Data Science: Analysis and Presentation Schulung
Die integrierte Umgebung des Wolfram-Systems macht es zu einem effizienten Werkzeug sowohl für die Analyse als auch für die Präsentation von Daten. Dieser Kurs behandelt Aspekte der Wolfram-Sprache, die für die Analyse relevant sind, einschließlich statistischer Berechnungen, Visualisierung, Datenimport und -export und automatische Erstellung von Berichten.
Schulungsübersicht
- Verwendung von Assoziationen
- Abfragen mit Datensätzen
- Maschinelles Lernen für Klassifizierung und Vorhersage
- Arbeiten mit semantisch importierten Daten
- Erstellen von anpassbaren Dokumenten aus Vorlagen
- Bereitstellen von Ergebnissen in der Cloud
Voraussetzungen
Grundlegende Vertrautheit mit der Mathematica und der Wolfram Sprache.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Data Science: Analysis and Presentation - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Erfahrungsberichte (2)
Die theoretischen Erläuterungen
Molatelo Tloubatla - University Of South Africa
Kurs - Data Science: Analysis and Presentation
Maschinelle Übersetzung
Maschinelles Lernen, Python, Datenmanipulation
Siphelo Mapolisa - University Of South Africa
Kurs - Data Science: Analysis and Presentation
Maschinelle Übersetzung
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advanced R
14 StundenDieser Kurs behandelt fortgeschrittene Themen der R-Programmierung.
Algorithmic Trading with Python and R
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsanalysten, die den Handel mit algorithmischem Handel, Python und R automatisieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Algorithmen zum schnellen Kauf und Verkauf von Wertpapieren in speziellen Schritten einzusetzen.
- die mit dem Handel verbundenen Kosten mit Hilfe des algorithmischen Handels zu reduzieren.
- Automatisches Überwachen von Aktienkursen und Platzieren von Geschäften.
Anaconda Ecosystem for Data Scientists
14 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das Anaconda-Ökosystem zur Erfassung, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Datenanalyse-Workflows auf einer einzigen Plattform nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- Anaconda-Komponenten und -Bibliotheken zu installieren und zu konfigurieren.
- Die Kernkonzepte, Funktionen und Vorteile von Anaconda zu verstehen.
- Pakete, Umgebungen und Kanäle mit Anaconda Navigator zu verwalten.
- Conda, R und Python Pakete für Data Science und maschinelles Lernen verwenden.
- Sie lernen einige praktische Anwendungsfälle und Techniken für die Verwaltung mehrerer Datenumgebungen kennen.
Programming with Big Data in R
21 StundenBig Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen bezieht, mit denen große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Entwickelt von Go Ogle zunächst, diese Big Data haben Lösungen entwickelt und inspiriert andere ähnliche Projekte, von denen viele als Quelle Frei zur Verfügung stehen. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche.
Introductory R (Basic to Intermediate)
14 StundenDiese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten auf Anfängerniveau, die die R-Programmierung nutzen möchten, um Daten zu manipulieren, grundlegende Datenanalysen durchzuführen und überzeugende Visualisierungen für Erkenntnisse zu erstellen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Grundlagen von R Programming zu verstehen.
- Grundlegende Data-Science-Prozesse anwenden.
- Visuelle Darstellungen von Daten erstellen.
Econometrics: Eviews and Risk Simulator
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an alle, die die Grundlagen der ökonometrischen Analyse und Modellierung erlernen und beherrschen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Erlernen und Verstehen der Grundlagen der Ökonometrie.
- Eviews und Risikosimulatoren nutzen.
HR Analytics for Public Organisations
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Personalverantwortliche, die analytische Methoden zur Verbesserung der Unternehmensleistung einsetzen möchten. Dieser Kurs deckt sowohl qualitative als auch quantitative, empirische und statistische Ansätze ab.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Kaggle
14 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Data Science mit Kaggle erlernen und ihre Karriere ausbauen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen lernen.
- Datenanalytik erforschen.
- Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.
Mathematica - Introduction, Visualization, and Data Presentation
14 StundenDie Schulung "Mathematica - Einführung, Datenvisualisierung und Präsentation" richtet sich an Teilnehmer mit mathematischen Grundkenntnissen. Mathematica ermöglicht als leistungsfähige mathematische Engine effiziente Berechnungen, die Erstellung von Textdokumenten, den Aufbau von Diagrammen und die Präsentation von Daten. Die Teilnehmer erwerben praktische Fertigkeiten im Umgang mit Mathematica, das u. a. in der Mathematik, Physik, Biologie und Finanzanalyse eingesetzt wird.
Mathematica for Machine Learning
14 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die maschinelles Lernen in Mathematica zur Datenanalyse einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.
- Daten für das maschinelle Lernen importieren und vorbereiten.
- Trainingsdaten von Testdaten trennen.
- Die Anwendungen von Deep Learning und neuronalen Netzen in der Datenanalyse erforschen.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
- die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
- Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
- Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
- Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die RAPIDS nutzen möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen und dabei Algorithmen des maschinellen Lernens wie XGBoost, cuML usw. anzuwenden.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung zur Erstellung von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS.
- Die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
- Nutzung von GPU zur Beschleunigung von End-to-End-Daten- und Analysepipelines.
- Implementierung von GPU-beschleunigter Datenvorbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow.
- Lernen Sie, wie Sie maschinelle Lernaufgaben mit XGBoost- und cuML-Algorithmen durchführen können.
- Erstellen Sie Datenvisualisierungen und führen Sie Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durch.
Statistical Analysis using SPSS
21 StundenDiese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die statistische Analysen mit SPSS durchführen möchten, um Daten genau zu interpretieren, komplexe statistische Tests durchzuführen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die SPSS-Oberfläche zu navigieren und Datensätze effizient zu verwalten.
- Deskriptive und inferentielle statistische Analysen durchzuführen.
- t-Tests, ANOVA, MANOVA, Regressions- und Korrelationsanalysen durchzuführen.
- Nicht-parametrische Tests, Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse zur erweiterten Dateninterpretation anzuwenden.
Talent Acquisition Analytics
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Personalverantwortliche und Rekrutierungsspezialisten, die analytische Methoden zur Verbesserung der Unternehmensleistung einsetzen möchten. Dieser Kurs deckt sowohl qualitative als auch quantitative, empirische und statistische Ansätze ab.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 StundenDas Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zum Reinigen, Verarbeiten, Modellieren und Visualisieren von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Daten mit den im Tidyverse enthaltenen Tools Tidyverse und visualisieren.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Führen Sie eine Datenanalyse durch und erstellen Sie ansprechende Visualisierungen
- Ziehen Sie nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten
- Filtern, sortieren und fassen Sie Daten zusammen, um Erkundungsfragen zu beantworten
- Wandeln Sie verarbeitete Daten in informative Liniendiagramme, Balkendiagramme und Histogramme um
- Importieren und filtern Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich Excel , CSV- und SPSS-Dateien
Publikum
- Anfänger in die R-Sprache
- Einsteiger in die Datenanalyse und Datenvisualisierung
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben