Dauer
2 Tage
Preise
€
Zielsetzung
Dieser Kurs soll den Teilnehmenden die zentrale Frage beantworten, welcher Mehrwert durch die Verwendung von Data Science in einem Unternehmen geschaffen werden kann.
Zielgruppe
Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung
Inhalte
- Begriffsklärung – Was versteht man unter Data Science, Machine Learning, Big Data, Machine Learning, Deep Learning? Wo liegen Gemeinsamkeiten und Unterschiede?
- Machine Learning als End-to-End-Prozess: der Machine Learning Life Cycle - Behandlung verschiedener Use Cases
- Data Strategy – Wie lässt sich Machine Learning möglichst gezielt und gewinnbringend einsetzen?
- Vom Business Problem zum Data Problem – Entwicklung eigener Use Cases und Hypothesen
Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.
- Machine Learning als End-to-End-Prozess: der Machine Learning Life Cycle - Behandlung verschiedener Use Cases
- Data Strategy – Wie lässt sich Machine Learning möglichst gezielt und gewinnbringend einsetzen?
- Vom Business Problem zum Data Problem – Entwicklung eigener Use Cases und Hypothesen
Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.
Voraussetzungen
keine
Ihr Kontakt
Kerstin Dosin
Kontakt
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Basic 2: Python Basics
Basic 3: Introduction to Machine Learning
Advanced 4: Computer Vision Open CV
Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods
Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning
Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods
Advanced 2: Deep Learning with Keras
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing
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Basic 2: Python Basics
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Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods
Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning
Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing
Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods
Advanced 2: Deep Learning with Keras
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
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