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Inhalte: Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)
CRISP-DM Referenzmodell
Data Analytics Workflows
Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning
Anforderungen und Rolle im Unternehmen der Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts

Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Datentypen
Funktionen

Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)
Prozess der Datenaufbereitung
Data Mining Algorithmen in Python

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld

Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)
Explorative Datenanalyse
Insights
Datenqualität
Nutzenanalyse
Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Data Storytelling

Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Big Data Architekturen
Relationale Datenbanken mit SQL
Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken
Business Intelligence
Datenschutz im Kontext der Datenanalyse

Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)
MapReduce-Ansatz
Spark
NoSQL

Dashboards (ca. 3 Tage)
Bibliothek: Dash
Aufbau von Dashboards – Dash Components
Customizing von Dashboards
Callbacks

Text Mining (ca. 1 Tag)
Data Preprocessing
Visualisierung
Bibliothek: SpaCy

Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse


Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.