Datenanalyse und Maschinelles Lernen mit Python

Data Science meint die Analyse großer Datenmengen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Solche großen Datenmengen treten beispielsweise im Bereich der Gebäudeautomatisierung oder im Bereich Netzwerke auf. Data Science kann hier durch Visualisierungen oder die automatische Generierung standardisierter deskriptiver Statistiken helfen, neue Erkenntnisse freizulegen. Gerade bei sehr großen Datenmengen kann man jedoch noch einen Schritt weitergehen: Hierbei wird durch Machine Learning ein sogenanntes Modell der Daten gelernt. Dieses Modell erfasst typische Zusammenhänge zwischen den Daten und erlaubt es auch, Vorhersagen für die Zukunft zu machen (Prädiktionen). Beispielsweise können wir dann mit einem Modell vorhersagen, wie die Energieauslastung eines Gebäudes in der Zukunft sein wird oder ob ein Netzwerk-Traffic normal oder anomal ist (Anomalieerkennung).

In diesem Seminar erhalten die Teilnehmer einen umfassenden Einstieg in den Bereich Data Science und Machine Learning mittels der Programmiersprache Python. Wir durchlaufen im Seminar hierzu verschiedene praktische Fallstudien in sogenannten Jupyter-Notebooks (eine Python-Arbeitsumgebung, die im Browser läuft). Programmiervorerfahrung in Python ist explizit keine Voraussetzung. Ein Python-Crashkurs ist Teil des Kurses.

Warum Sie diese Schulung besuchen sollten:

Daten hat jedes Unternehmen. Meist sind es sogar so viele, dass man vor lauter Zahlen die Zusammenhänge nicht mehr sieht. Genau da hilft Data Science und Machine Learning. Der Computer nutzt jegliche Zusammenhänge in den Daten, um Vorhersagen für die Zukunft zu machen oder anomale Situationen zu erkennen. Die Teilnehmer lernen in diesem Seminar das nötige Rüstzeug, um Data Science und Machine Learning umzusetzen.