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Dieser Kurs richtet sich an Gesch盲fts- und Datenexperten, die die erste technische Phase des Data Science-Prozesses, bekannt als Extrahieren, Transformieren und Laden oder ETL, erlernen m枚chten.

Die Teilnehmer lernen, wie man Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, um sie umzuwandeln und zu bereinigen. Anschlie脽end werden sie in die gesammelten Datens盲tze eintauchen, um die Daten vorzubereiten und zu bereinigen, damit sie sp盲ter in ihr endg眉ltiges Ziel geladen werden k枚nnen. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer die Daten in ihr endg眉ltiges Ziel laden, damit sie analysiert und modelliert werden k枚nnen. Der typische Teilnehmer dieses Kurses hat bereits Erfahrung im Umgang mit Daten und ist geschickt im Umgang mit der Computerprogrammierung.

Dieser Kurs richtet sich an Gesch盲ftsleute, die lernen m枚chten, wie man Daten analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, statistische Analysemethoden anwendet, um die zugrunde liegende Verteilung von Daten zu erforschen, Visualisierungen wie Histogramme, Streudiagramme und Karten zur Datenanalyse verwendet und Daten so aufbereitet, dass ein Datensatz entsteht, der 蹿眉谤 Schulungen geeignet ist. Der typische Teilnehmer dieses Kurses verf眉gt 眉ber mehrere Jahre Erfahrung mit Computertechnologie, einschlie脽lich einer gewissen Bef盲higung zur Computerprogrammierung.

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute aus der Wirtschaft, die die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens kennenlernen, Modellhypothesen mit Hilfe eines Versuchsplans testen und Modelle mit Hilfe von Algorithmen zur L枚sung von Klassifizierungs-, Regressions- und Vorhersageproblemen sowie von Clustering-Problemen trainieren, abstimmen und auswerten m枚chten. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten die Kursteilnehmer 眉ber Kenntnisse in der Computertechnologie verf眉gen, einschlie脽lich einer gewissen Begabung 蹿眉谤 die Computerprogrammierung.