AKADEMIE

tdwi.eu

03.–07. Juni 2019, Berlin09.–13. Dezember 2019, Berlin

DATA SCIENCE BOOT CAMP

In 5 Tagen zum Data Science Engineer

Das sollten Sie über das Data Science Boot Camp wissen:

Wir greifen für dieses Boot Camp explizit die Rolle des Data Scientist heraus und haben dafür fünf Themenbereiche zusam-mengestellt, um die Anforderungen an die Rolle des Data Scien-tist bezüglich der Algorithmen, der Werkzeuge und Sprachen zu vermitteln. Alle Themen werden zunächst theoretisch besprochen und dann intensiv praktisch und fallbasiert weiter erarbeitet, so dass die Teilnehmer in echten Hands-on-Sessions die Tätigkeiten des Data Scientist intensiv kennenlernen. Zudem lernen die Teil-nehmer organisationale Veränderungen und Strukturen kennen, die mit dem Wandel zu einer analytisch kompetenten Organisa-tion einhergehen.

Ihr MehrwertZwei permanent vor Ort zur Verfügung stehende Dozenten unter-stützen Sie bei den Fallstudien, so dass Sie Ihre Ausbildungsziele erreichen können.

SIGS DATACOM GmbH

Julia SeligerTel.: +49 (0)2241/2341-202E-Mail: julia.seliger@sigs-datacom.de

Leonie BlankeTel.: +49 (0)2241/2341-201E-Mail: leonie.blanke@sigs-datacom.de

Die TDWI Akademie blickt inzwischen auf einige erfolgreiche Durch-führungen des Data Science Boot Camp zurück. In einer intensiven Schulungswoche lernen die Teilnehmer Aufgabenkomplexe kennen, die im Kontext von Data Science Projekten relevant sind. Dabei wird auch das Fundament zur analytischen Arbeit gelegt.

Fachliche Leitung

Prof. Dr. Carsten FeldenUniversitätsprofessor an der TU Bergakademie Freiberg

Claudia KoschtialGeschäftsführende Gesellschafterin der Marmeladenbaum GmbH

Teilnehmergebühren TDWI-Mitglied Nicht-Mitglied

Regulär zzgl. MwSt.3.590,00 € 3.790,00 €

Regulär inkl. MwSt.4272,10 €4510,10 €

Frühbucher zzgl. MwSt.3.490,00 € 3.690,00 €

Frühbucher inkl. MwSt.4153,10 €4391,10 €

Wir halten ein Kontingent an Zimmern im Tagungshotel. Diese sind buchbar bis sechs Wochen vor Seminarbeginn.

Überblick

Er ist Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der TU Bergakademie Freiberg (Sachsen). Er war im Vorstand von XBRL Deutschland e.V. und ist derzeit der Vorstandsvorsitzende des TDWI Germany e.V.

Business Intelligence, Advanced Analytics oder auch Data Science sind durch langjährige Projekterfahrung, Publikationen und Referen-zen belegt. Sie ist erfahrene Lehrbeauftragte an der BTU Cottbus, der FH Berlin und der TU BA Freiberg.

Kontakt

Preise

Grundsätzlich ist das Data Science Boot Camp für alle Vertreter aus fachlichen, analytischen und technischen Unternehmensbereichen offen.

Dabei ist diese Veranstaltung eher an Personen gerichtet, die noch keine oder kaum Berührung mit den Methoden der Analytics hatten.

Zielgruppe

Das Seminar ist als Hands-On-Schulung konzipiert. Sie lernen in Gruppenarbeit und in Einzelarbeit anhand praktischer Übungen.

Bitte bringen Sie zum Seminar Ihren eigenen Rechner mit und instal-lieren vorab die drei Open-Source-Werkzeuge RapidMiner, RStudio und Anaconda, sodass wir im Data Science Boot Camp direkt mit den Inhalten starten können. Mehr Informationen zu den zu installie-renden Werkzeugen und -versionen finden Sie auf unserer Website. Wenn Sie die Vorabinstallation nicht durchführen können, wenden Sie sich bitte mindestens 14 Tage vor Veranstaltung an uns, um eine alternative Lösungsfindung zu ermöglichen.

Grundlegende Kenntnisse zu Business Intelligence sind Vorausset-zung für das Seminar. Gleichwohl sollten die Teilnehmer zur Siche-rung eines einheitlichen Leistungsniveaus und damit auch eines gemeinsamen Tempos nicht bereits über einen umfangreichen Er-fahrungsschatz verfügen. Es werden Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse vermittelt.

Methode & Voraussetzungen

Zielsetzung

Ziel des Data Science Boot Camp ist es, Grundlagen analytischen Arbeitens fundiert und praxisnah zu vermitteln!

Kursziele:• Aufbau des Verständnisses zur Zuordnung der Methoden zu ana-

lytischen Aufgabenstellungen

• Aufbau eines Grundverständnisses zu aus Gründen der Popula-rität beispielhaft ausgewählten Werkzeugen wie Rapid Miner, R und Python

• Aufbau eines lösungsorientierten Verständnisses zum Umgang mit Daten

Hotel Berlin MitteChausseestr. 3310115 BerlinTel- +(49)304147230

Tagungshotel

FRÜHBUCHER FRIST

BIS 6 WOCHEN VOR SEMINAR-

BEGINN

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Das sollten Sie über das Data Science Boot Camp wissen:

Wir greifen für dieses Boot Camp explizit die Rolle des Data Scientist heraus und haben dafür fünf Themenbereiche zusam-mengestellt, um die Anforderungen an die Rolle des Data Scien-tist bezüglich der Algorithmen, der Werkzeuge und Sprachen zu vermitteln. Alle Themen werden zunächst theoretisch besprochen und dann intensiv praktisch und fallbasiert weiter erarbeitet, so dass die Teilnehmer in echten Hands-on-Sessions die Tätigkeiten des Data Scientist intensiv kennenlernen. Zudem lernen die Teil-nehmer organisationale Veränderungen und Strukturen kennen, die mit dem Wandel zu einer analytisch kompetenten Organisa-tion einhergehen.

Ihr MehrwertZwei permanent vor Ort zur Verfügung stehende Dozenten unter-stützen Sie bei den Fallstudien, so dass Sie Ihre Ausbildungsziele erreichen können.

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Die TDWI Akademie blickt inzwischen auf einige erfolgreiche Durch-führungen des Data Science Boot Camp zurück. In einer intensiven Schulungswoche lernen die Teilnehmer Aufgabenkomplexe kennen, die im Kontext von Data Science Projekten relevant sind. Dabei wird auch das Fundament zur analytischen Arbeit gelegt.

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Frühbucher zzgl. MwSt. 3.490,00 € 3.690,00 €

Frühbucher inkl. MwSt. 4153,10 € 4391,10 €

Wir halten ein Kontingent an Zimmern im Tagungshotel. Diese sind buchbar bis sechs Wochen vor Seminarbeginn.

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Er ist Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der TU Bergakademie Freiberg (Sachsen). Er war im Vorstand von XBRL Deutschland e.V. und ist derzeit der Vorstandsvorsitzende des TDWI Germany e.V.

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Bitte bringen Sie zum Seminar Ihren eigenen Rechner mit und instal-lieren vorab die drei Open-Source-Werkzeuge RapidMiner, RStudio und Anaconda, sodass wir im Data Science Boot Camp direkt mit den Inhalten starten können. Mehr Informationen zu den zu installie-renden Werkzeugen und -versionen finden Sie auf unserer Website. Wenn Sie die Vorabinstallation nicht durchführen können, wenden Sie sich bitte mindestens 14 Tage vor Veranstaltung an uns, um eine alternative Lösungsfindung zu ermöglichen.

Grundlegende Kenntnisse zu Business Intelligence sind Vorausset-zung für das Seminar. Gleichwohl sollten die Teilnehmer zur Siche-rung eines einheitlichen Leistungsniveaus und damit auch eines gemeinsamen Tempos nicht bereits über einen umfangreichen Er-fahrungsschatz verfügen. Es werden Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse vermittelt.

Methode & Voraussetzungen

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Ziel des Data Science Boot Camp ist es, Grundlagen analytischen Arbeitens fundiert und praxisnah zu vermitteln!

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lytischen Aufgabenstellungen

• Aufbau eines Grundverständnisses zu aus Gründen der Popula-rität beispielhaft ausgewählten Werkzeugen wie Rapid Miner, R und Python

• Aufbau eines lösungsorientierten Verständnisses zum Umgang mit Daten

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Ihr MehrwertZwei permanent vor Ort zur Verfügung stehende Dozenten unter-stützen Sie bei den Fallstudien, so dass Sie Ihre Ausbildungsziele erreichen können.

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Dabei ist diese Veranstaltung eher an Personen gerichtet, die noch keine oder kaum Berührung mit den Methoden der Analytics hatten.

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Das Seminar ist als Hands-On-Schulung konzipiert. Sie lernen in Gruppenarbeit und in Einzelarbeit anhand praktischer Übungen.

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Grundlegende Kenntnisse zu Business Intelligence sind Vorausset-zung für das Seminar. Gleichwohl sollten die Teilnehmer zur Siche-rung eines einheitlichen Leistungsniveaus und damit auch eines gemeinsamen Tempos nicht bereits über einen umfangreichen Er-fahrungsschatz verfügen. Es werden Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse vermittelt.

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Ihr MehrwertZwei permanent vor Ort zur Verfügung stehende Dozenten unter-stützen Sie bei den Fallstudien, so dass Sie Ihre Ausbildungsziele erreichen können.

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Grundsätzlich ist das Data Science Boot Camp für alle Vertreter aus fachlichen, analytischen und technischen Unternehmensbereichen offen.

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Grundlegende Kenntnisse zu Business Intelligence sind Vorausset-zung für das Seminar. Gleichwohl sollten die Teilnehmer zur Siche-rung eines einheitlichen Leistungsniveaus und damit auch eines gemeinsamen Tempos nicht bereits über einen umfangreichen Er-fahrungsschatz verfügen. Es werden Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse vermittelt.

Methode & Voraussetzungen

Zielsetzung

Ziel des Data Science Boot Camp ist es, Grundlagen analytischen Arbeitens fundiert und praxisnah zu vermitteln!

Kursziele:• Aufbau des Verständnisses zur Zuordnung der Methoden zu ana-

lytischen Aufgabenstellungen

• Aufbau eines Grundverständnisses zu aus Gründen der Popula-rität beispielhaft ausgewählten Werkzeugen wie Rapid Miner, R und Python

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BEGINN

Themenblock 1 Themenblock 2 Themenblock 3

Themenblock 4 Themenblock 5

InhaltZunächst ordnen wir die Themenfelder und stellen den analyti-schen Prozess dar, in denen die Nutzung von Analytics in Unter-nehmen eingebettet sein sollte. Im Weiteren wird in die Nutzung von Algorithmen aus den Bereichen des Data Mining eingeführt. Dazu werden zunächst statistische Grundlagen aufgefrischt, so dass neben den Überlegungen, wann welcher Algorithmus po-tenziell geeignet ist, sich diese auch anhand erster Beispiele durchrechnen lassen.

Grundlagen der Datenanalyse

InhaltHier führen wir die Ergebnisse des ersten Tages weiter, erarbeiten Auswahlkriterien von Algorithmen, und übertragen die Umsetzung nun in das Werkzeug RapidMiner. Natürlich ist dies nur ein Werk-zeug unter vielen, jedoch soll es den Teilnehmern einen Eindruck vermitteln, wie in Projekten mit großen Datenbeständen und ent-sprechenden Analyseanforderungen werkzeugunterstützt gearbei-tet wird. Dabei steht das Prozessverständnis der Datenanalyse im Vordergrund.

Der RapidMiner arbeitet graphikbasiert und ermöglicht so einen einfachen Einstieg in die Prozessschritte der Datenanalyse. Da-bei werden noch weitere Algorithmen angewendet, um weiterhin grundlegende Inhalte kennenzulernen. So kann auch erste Erfah-rung in den einzelnen Phasen gesammelt werden, um die Hürden in solchen Projekten besser beurteilen zu können. Darüber hinaus wird auch die Ergebnisinterpretation behandelt, da diese eine oftmals unterschätzte Phase im Datenanalyse-Prozess darstellt, jedoch für die Übertragung der Ergebnisse in die praktische Anwendung von hoher Relevanz ist. Es werden Analyseanforderungen und Datenbe-stände realer Fälle verwendet, um den Praxisbezug des Boot Camp sicherzustellen.

Einführung in RapidMiner

InhaltZiel des weiteren Vorgehens ist nun, den Werkzeugunterstüt-zungsgedanken weiter fort zu führen und nun auf die Sprache R zu wechseln. Die in diesem Umfeld prominent genannte Sprache ist für statistische Berechnungen und Grafiken geschaffen worden. Die große Verbreitung ist sicherlich darauf zurück zu führen, dass R als Open-Source-Software kostenfrei ist und somit insbesondere in Prototypen und Pilotprojekten schnell Anwendung fand. Auch bieten heute viele Werkzeuge Schnittstellen für diesen Standard.

Unter Nutzung der schon bekannten realen Fälle aus dem Busi-ness-Intelligence-Bereich, werden nun die einzelnen Prozess-schritte mittels der Sprache R im Werkzeug RStudio programmiert und ausgeführt. Während zuvor also graphikbasiert agiert wurde, steht nun die sprachenbasierte Entwicklung im Vordergrund. Es wird dabei nicht erwartet, dass bereits Programmierkenntnisse vorhanden sind. Mit Ihren Dozenten vor Ort werden die Teilnehmer schrittweise in die Programmierung eingeführt, um die Sprache erlernen zu können.

Einführung in R

InhaltIm Weiteren verstetigen wir das sprachbasierterte Arbeiten und vertiefen das Arbeiten mit R, um die Sicherheit der Veranstal-tungsteilnehmer im Umgang mit dieser Sprache zu erhöhen. Im zweiten Teil des Tages werden die Unterschiede zur umfassende-ren Programmiersprache Python anhand vorgefertigter Code-Bei-spiele gemeinsam erarbeitet, um den Teilnehmern eine Grundlage zu schaffen, die Einsatzpotentiale und Aufwände der jeweiligen Sprache besser abschätzen zu können.

Python, als ebenfalls Open-Source-Software verfügbare objektori-entierte mathematisch/funktionale Sprache wurde geschaffen, um schnell in der Lage zu sein, Softwareprojekte umzusetzen. Dieser größere Leistungsumfang unterscheidet die Sprache auch von R. Sie weist dabei ein hohes Maß an analytischen Algorithmen auf, die sich auch schnell in komplexe Softwarewelten einbetten las-sen bzw. vollständige eigene Softwarepakete entwickeln lassen. Die funktionale Mächtigkeit hat zum Einsatz der Sprache in vie-len Analytics-Projekten geführt. Es gilt, dass die Teilnehmer des Kurses keine Programmierkenntnisse mitbringen müssen, sondern Sie mit Ihren Dozenten an den Projekten arbeiten, um die Sprache kennen zu lernen.

InhaltTeil 5 fasst die erarbeiteten Themen und Ergebnisse der Woche zu-sammen. Mit den zusammengefassten Inhalten werden abschlie-ßend aufgekommene Fragestellungen und Herausforderungen der Teilnehmer aus deren beruflicher Praxis diskutiert. Auch das Thema organisationale Verstetigung der Prozesse und analytische Organisa-tion werden anhand praktischer Hinweise für die erfolgreiche Über-führung des gelernten in den Arbeitsalltag dargestellt. Darüber hin-aus bereitet der Vormittag auch auf die abschließende Prüfung vor.

Die Abschlussprüfung findet am Nachmittag statt. Sie wird zum einen die fachgerechte Zuordnung von Methoden zu Problemstellungen und Aufgaben beinhalten und zum anderen werden grundlegende Verständnisfragen zu den gezeigten Werkzeugen und Sprachen ge-stellt. Die Prüfung wird in schriftlicher Form (deutsch) durchgeführt.

Vertiefung von R & Einführung von Python Organisationale Verstetigung und Zusammenfassung

Optionale Abschlussprüfung zum Data Science Engineer ab 14:00 Uhr

Nutzen Sie die Gelegenheit zur Weiterbildung auf Professional Niveau:

Seit 2017 bietet der TDWI die Zertifizierung „Data Science Profes-sional“ an. Dieses modular aufgebaute Schulungskonzept beinhal-tet die Teilnahme an drei Seminaren.

Fester Bestandteil der Zertifizierung ist das Basisseminar „Data Science Boot Camp“ inklusive der dazugehörigen Abschlussprü-fung. Mit der Teilnahme an zwei weiteren Seminaren im Bereich Data Science/Künstliche Intelligenz und der Abgabe einer Haus-aufgabe wird das Zertifikat "Data Science Professional" vergeben. Alle Seminare müssen in einem Zeitraum von zwei Jahren besucht werden.

Alle Seminare sind praxisorientiert und durch intensive Interak- tion mit den Teilnehmern geprägt. Aktuell haben wir u.a. folgende Auswahlseminare im Programm:

• Cognitive Computing, Künstliche Intelligenz und Deep Learning

• Data Science mit Python

• Data Science mit R

• Text Mining

Mit dem Erwerb des Zertifikats „Data Science Professional“ wird von den Teilnehmern der Nachweis erbracht, die vermittelten Lern- inhalte der zuvor besuchten Schulungen erfasst zu haben und an-wendungsorientiert einsetzen zu können.

Informationen zur Zertifizierung zum

Data Science Professional

18:00 – ca. 23:00 Uhr Get Together: Einladung zu einem gemeinsamen Abend-Event!

Themenblock 1 Themenblock 2 Themenblock 3

Themenblock 4 Themenblock 5

InhaltZunächst ordnen wir die Themenfelder und stellen den analyti-schen Prozess dar, in denen die Nutzung von Analytics in Unter-nehmen eingebettet sein sollte. Im Weiteren wird in die Nutzung von Algorithmen aus den Bereichen des Data Mining eingeführt. Dazu werden zunächst statistische Grundlagen aufgefrischt, so dass neben den Überlegungen, wann welcher Algorithmus po-tenziell geeignet ist, sich diese auch anhand erster Beispiele durchrechnen lassen.

Grundlagen der Datenanalyse

InhaltHier führen wir die Ergebnisse des ersten Tages weiter, erarbeiten Auswahlkriterien von Algorithmen, und übertragen die Umsetzung nun in das Werkzeug RapidMiner. Natürlich ist dies nur ein Werk-zeug unter vielen, jedoch soll es den Teilnehmern einen Eindruck vermitteln, wie in Projekten mit großen Datenbeständen und ent-sprechenden Analyseanforderungen werkzeugunterstützt gearbei-tet wird. Dabei steht das Prozessverständnis der Datenanalyse im Vordergrund.

Der RapidMiner arbeitet graphikbasiert und ermöglicht so einen einfachen Einstieg in die Prozessschritte der Datenanalyse. Da-bei werden noch weitere Algorithmen angewendet, um weiterhin grundlegende Inhalte kennenzulernen. So kann auch erste Erfah-rung in den einzelnen Phasen gesammelt werden, um die Hürden in solchen Projekten besser beurteilen zu können. Darüber hinaus wird auch die Ergebnisinterpretation behandelt, da diese eine oftmals unterschätzte Phase im Datenanalyse-Prozess darstellt, jedoch für die Übertragung der Ergebnisse in die praktische Anwendung von hoher Relevanz ist. Es werden Analyseanforderungen und Datenbe-stände realer Fälle verwendet, um den Praxisbezug des Boot Camp sicherzustellen.

Einführung in RapidMiner

InhaltZiel des weiteren Vorgehens ist nun, den Werkzeugunterstüt-zungsgedanken weiter fort zu führen und nun auf die Sprache R zu wechseln. Die in diesem Umfeld prominent genannte Sprache ist für statistische Berechnungen und Grafiken geschaffen worden. Die große Verbreitung ist sicherlich darauf zurück zu führen, dass R als Open-Source-Software kostenfrei ist und somit insbesondere in Prototypen und Pilotprojekten schnell Anwendung fand. Auch bieten heute viele Werkzeuge Schnittstellen für diesen Standard.

Unter Nutzung der schon bekannten realen Fälle aus dem Busi-ness-Intelligence-Bereich, werden nun die einzelnen Prozess-schritte mittels der Sprache R im Werkzeug RStudio programmiert und ausgeführt. Während zuvor also graphikbasiert agiert wurde, steht nun die sprachenbasierte Entwicklung im Vordergrund. Es wird dabei nicht erwartet, dass bereits Programmierkenntnisse vorhanden sind. Mit Ihren Dozenten vor Ort werden die Teilnehmer schrittweise in die Programmierung eingeführt, um die Sprache erlernen zu können.

Einführung in R

InhaltIm Weiteren verstetigen wir das sprachbasierterte Arbeiten und vertiefen das Arbeiten mit R, um die Sicherheit der Veranstal-tungsteilnehmer im Umgang mit dieser Sprache zu erhöhen. Im zweiten Teil des Tages werden die Unterschiede zur umfassende-ren Programmiersprache Python anhand vorgefertigter Code-Bei-spiele gemeinsam erarbeitet, um den Teilnehmern eine Grundlage zu schaffen, die Einsatzpotentiale und Aufwände der jeweiligen Sprache besser abschätzen zu können.

Python, als ebenfalls Open-Source-Software verfügbare objektori-entierte mathematisch/funktionale Sprache wurde geschaffen, um schnell in der Lage zu sein, Softwareprojekte umzusetzen. Dieser größere Leistungsumfang unterscheidet die Sprache auch von R. Sie weist dabei ein hohes Maß an analytischen Algorithmen auf, die sich auch schnell in komplexe Softwarewelten einbetten las-sen bzw. vollständige eigene Softwarepakete entwickeln lassen. Die funktionale Mächtigkeit hat zum Einsatz der Sprache in vie-len Analytics-Projekten geführt. Es gilt, dass die Teilnehmer des Kurses keine Programmierkenntnisse mitbringen müssen, sondern Sie mit Ihren Dozenten an den Projekten arbeiten, um die Sprache kennen zu lernen.

InhaltTeil 5 fasst die erarbeiteten Themen und Ergebnisse der Woche zu-sammen. Mit den zusammengefassten Inhalten werden abschlie-ßend aufgekommene Fragestellungen und Herausforderungen der Teilnehmer aus deren beruflicher Praxis diskutiert. Auch das Thema organisationale Verstetigung der Prozesse und analytische Organisa-tion werden anhand praktischer Hinweise für die erfolgreiche Über-führung des gelernten in den Arbeitsalltag dargestellt. Darüber hin-aus bereitet der Vormittag auch auf die abschließende Prüfung vor.

Die Abschlussprüfung findet am Nachmittag statt. Sie wird zum einen die fachgerechte Zuordnung von Methoden zu Problemstellungen und Aufgaben beinhalten und zum anderen werden grundlegende Verständnisfragen zu den gezeigten Werkzeugen und Sprachen ge-stellt. Die Prüfung wird in schriftlicher Form (deutsch) durchgeführt.

Vertiefung von R & Einführung von Python Organisationale Verstetigung und Zusammenfassung

Optionale Abschlussprüfung zum Data Science Engineer ab 14:00 Uhr

Nutzen Sie die Gelegenheit zur Weiterbildung auf Professional Niveau:

Seit 2017 bietet der TDWI die Zertifizierung „Data Science Profes-sional“ an. Dieses modular aufgebaute Schulungskonzept beinhal-tet die Teilnahme an drei Seminaren.

Fester Bestandteil der Zertifizierung ist das Basisseminar „Data Science Boot Camp“ inklusive der dazugehörigen Abschlussprü-fung. Mit der Teilnahme an zwei weiteren Seminaren im Bereich Data Science/Künstliche Intelligenz und der Abgabe einer Haus-aufgabe wird das Zertifikat "Data Science Professional" vergeben. Alle Seminare müssen in einem Zeitraum von zwei Jahren besucht werden.

Alle Seminare sind praxisorientiert und durch intensive Interak- tion mit den Teilnehmern geprägt. Aktuell haben wir u.a. folgende Auswahlseminare im Programm:

• Cognitive Computing, Künstliche Intelligenz und Deep Learning

• Data Science mit Python

• Data Science mit R

• Text Mining

Mit dem Erwerb des Zertifikats „Data Science Professional“ wird von den Teilnehmern der Nachweis erbracht, die vermittelten Lern- inhalte der zuvor besuchten Schulungen erfasst zu haben und an-wendungsorientiert einsetzen zu können.

Informationen zur Zertifizierung zum

Data Science Professional

18:00 – ca. 23:00 Uhr Get Together: Einladung zu einem gemeinsamen Abend-Event!

Themenblock 1 Themenblock 2 Themenblock 3

Themenblock 4 Themenblock 5

InhaltZunächst ordnen wir die Themenfelder und stellen den analyti-schen Prozess dar, in denen die Nutzung von Analytics in Unter-nehmen eingebettet sein sollte. Im Weiteren wird in die Nutzung von Algorithmen aus den Bereichen des Data Mining eingeführt. Dazu werden zunächst statistische Grundlagen aufgefrischt, so dass neben den Überlegungen, wann welcher Algorithmus po-tenziell geeignet ist, sich diese auch anhand erster Beispiele durchrechnen lassen.

Grundlagen der Datenanalyse

InhaltHier führen wir die Ergebnisse des ersten Tages weiter, erarbeiten Auswahlkriterien von Algorithmen, und übertragen die Umsetzung nun in das Werkzeug RapidMiner. Natürlich ist dies nur ein Werk-zeug unter vielen, jedoch soll es den Teilnehmern einen Eindruck vermitteln, wie in Projekten mit großen Datenbeständen und ent-sprechenden Analyseanforderungen werkzeugunterstützt gearbei-tet wird. Dabei steht das Prozessverständnis der Datenanalyse im Vordergrund.

Der RapidMiner arbeitet graphikbasiert und ermöglicht so einen einfachen Einstieg in die Prozessschritte der Datenanalyse. Da-bei werden noch weitere Algorithmen angewendet, um weiterhin grundlegende Inhalte kennenzulernen. So kann auch erste Erfah-rung in den einzelnen Phasen gesammelt werden, um die Hürden in solchen Projekten besser beurteilen zu können. Darüber hinaus wird auch die Ergebnisinterpretation behandelt, da diese eine oftmals unterschätzte Phase im Datenanalyse-Prozess darstellt, jedoch für die Übertragung der Ergebnisse in die praktische Anwendung von hoher Relevanz ist. Es werden Analyseanforderungen und Datenbe-stände realer Fälle verwendet, um den Praxisbezug des Boot Camp sicherzustellen.

Einführung in RapidMiner

InhaltZiel des weiteren Vorgehens ist nun, den Werkzeugunterstüt-zungsgedanken weiter fort zu führen und nun auf die Sprache R zu wechseln. Die in diesem Umfeld prominent genannte Sprache ist für statistische Berechnungen und Grafiken geschaffen worden. Die große Verbreitung ist sicherlich darauf zurück zu führen, dass R als Open-Source-Software kostenfrei ist und somit insbesondere in Prototypen und Pilotprojekten schnell Anwendung fand. Auch bieten heute viele Werkzeuge Schnittstellen für diesen Standard.

Unter Nutzung der schon bekannten realen Fälle aus dem Busi-ness-Intelligence-Bereich, werden nun die einzelnen Prozess-schritte mittels der Sprache R im Werkzeug RStudio programmiert und ausgeführt. Während zuvor also graphikbasiert agiert wurde, steht nun die sprachenbasierte Entwicklung im Vordergrund. Es wird dabei nicht erwartet, dass bereits Programmierkenntnisse vorhanden sind. Mit Ihren Dozenten vor Ort werden die Teilnehmer schrittweise in die Programmierung eingeführt, um die Sprache erlernen zu können.

Einführung in R

InhaltIm Weiteren verstetigen wir das sprachbasierterte Arbeiten und vertiefen das Arbeiten mit R, um die Sicherheit der Veranstal-tungsteilnehmer im Umgang mit dieser Sprache zu erhöhen. Im zweiten Teil des Tages werden die Unterschiede zur umfassende-ren Programmiersprache Python anhand vorgefertigter Code-Bei-spiele gemeinsam erarbeitet, um den Teilnehmern eine Grundlage zu schaffen, die Einsatzpotentiale und Aufwände der jeweiligen Sprache besser abschätzen zu können.

Python, als ebenfalls Open-Source-Software verfügbare objektori-entierte mathematisch/funktionale Sprache wurde geschaffen, um schnell in der Lage zu sein, Softwareprojekte umzusetzen. Dieser größere Leistungsumfang unterscheidet die Sprache auch von R. Sie weist dabei ein hohes Maß an analytischen Algorithmen auf, die sich auch schnell in komplexe Softwarewelten einbetten las-sen bzw. vollständige eigene Softwarepakete entwickeln lassen. Die funktionale Mächtigkeit hat zum Einsatz der Sprache in vie-len Analytics-Projekten geführt. Es gilt, dass die Teilnehmer des Kurses keine Programmierkenntnisse mitbringen müssen, sondern Sie mit Ihren Dozenten an den Projekten arbeiten, um die Sprache kennen zu lernen.

InhaltTeil 5 fasst die erarbeiteten Themen und Ergebnisse der Woche zu-sammen. Mit den zusammengefassten Inhalten werden abschlie-ßend aufgekommene Fragestellungen und Herausforderungen der Teilnehmer aus deren beruflicher Praxis diskutiert. Auch das Thema organisationale Verstetigung der Prozesse und analytische Organisa-tion werden anhand praktischer Hinweise für die erfolgreiche Über-führung des gelernten in den Arbeitsalltag dargestellt. Darüber hin-aus bereitet der Vormittag auch auf die abschließende Prüfung vor.

Die Abschlussprüfung findet am Nachmittag statt. Sie wird zum einen die fachgerechte Zuordnung von Methoden zu Problemstellungen und Aufgaben beinhalten und zum anderen werden grundlegende Verständnisfragen zu den gezeigten Werkzeugen und Sprachen ge-stellt. Die Prüfung wird in schriftlicher Form (deutsch) durchgeführt.

Vertiefung von R & Einführung von Python Organisationale Verstetigung und Zusammenfassung

Optionale Abschlussprüfung zum Data Science Engineer ab 14:00 Uhr

Nutzen Sie die Gelegenheit zur Weiterbildung auf Professional Niveau:

Seit 2017 bietet der TDWI die Zertifizierung „Data Science Profes-sional“ an. Dieses modular aufgebaute Schulungskonzept beinhal-tet die Teilnahme an drei Seminaren.

Fester Bestandteil der Zertifizierung ist das Basisseminar „Data Science Boot Camp“ inklusive der dazugehörigen Abschlussprü-fung. Mit der Teilnahme an zwei weiteren Seminaren im Bereich Data Science/Künstliche Intelligenz und der Abgabe einer Haus-aufgabe wird das Zertifikat "Data Science Professional" vergeben. Alle Seminare müssen in einem Zeitraum von zwei Jahren besucht werden.

Alle Seminare sind praxisorientiert und durch intensive Interak- tion mit den Teilnehmern geprägt. Aktuell haben wir u.a. folgende Auswahlseminare im Programm:

• Cognitive Computing, Künstliche Intelligenz und Deep Learning

• Data Science mit Python

• Data Science mit R

• Text Mining

Mit dem Erwerb des Zertifikats „Data Science Professional“ wird von den Teilnehmern der Nachweis erbracht, die vermittelten Lern- inhalte der zuvor besuchten Schulungen erfasst zu haben und an-wendungsorientiert einsetzen zu können.

Informationen zur Zertifizierung zum

Data Science Professional

18:00 – ca. 23:00 Uhr Get Together: Einladung zu einem gemeinsamen Abend-Event!

Themenblock 1 Themenblock 2 Themenblock 3

Themenblock 4 Themenblock 5

InhaltZunächst ordnen wir die Themenfelder und stellen den analyti-schen Prozess dar, in denen die Nutzung von Analytics in Unter-nehmen eingebettet sein sollte. Im Weiteren wird in die Nutzung von Algorithmen aus den Bereichen des Data Mining eingeführt. Dazu werden zunächst statistische Grundlagen aufgefrischt, so dass neben den Überlegungen, wann welcher Algorithmus po-tenziell geeignet ist, sich diese auch anhand erster Beispiele durchrechnen lassen.

Grundlagen der Datenanalyse

InhaltHier führen wir die Ergebnisse des ersten Tages weiter, erarbeiten Auswahlkriterien von Algorithmen, und übertragen die Umsetzung nun in das Werkzeug RapidMiner. Natürlich ist dies nur ein Werk-zeug unter vielen, jedoch soll es den Teilnehmern einen Eindruck vermitteln, wie in Projekten mit großen Datenbeständen und ent-sprechenden Analyseanforderungen werkzeugunterstützt gearbei-tet wird. Dabei steht das Prozessverständnis der Datenanalyse im Vordergrund.

Der RapidMiner arbeitet graphikbasiert und ermöglicht so einen einfachen Einstieg in die Prozessschritte der Datenanalyse. Da-bei werden noch weitere Algorithmen angewendet, um weiterhin grundlegende Inhalte kennenzulernen. So kann auch erste Erfah-rung in den einzelnen Phasen gesammelt werden, um die Hürden in solchen Projekten besser beurteilen zu können. Darüber hinaus wird auch die Ergebnisinterpretation behandelt, da diese eine oftmals unterschätzte Phase im Datenanalyse-Prozess darstellt, jedoch für die Übertragung der Ergebnisse in die praktische Anwendung von hoher Relevanz ist. Es werden Analyseanforderungen und Datenbe-stände realer Fälle verwendet, um den Praxisbezug des Boot Camp sicherzustellen.

Einführung in RapidMiner

InhaltZiel des weiteren Vorgehens ist nun, den Werkzeugunterstüt-zungsgedanken weiter fort zu führen und nun auf die Sprache R zu wechseln. Die in diesem Umfeld prominent genannte Sprache ist für statistische Berechnungen und Grafiken geschaffen worden. Die große Verbreitung ist sicherlich darauf zurück zu führen, dass R als Open-Source-Software kostenfrei ist und somit insbesondere in Prototypen und Pilotprojekten schnell Anwendung fand. Auch bieten heute viele Werkzeuge Schnittstellen für diesen Standard.

Unter Nutzung der schon bekannten realen Fälle aus dem Busi-ness-Intelligence-Bereich, werden nun die einzelnen Prozess-schritte mittels der Sprache R im Werkzeug RStudio programmiert und ausgeführt. Während zuvor also graphikbasiert agiert wurde, steht nun die sprachenbasierte Entwicklung im Vordergrund. Es wird dabei nicht erwartet, dass bereits Programmierkenntnisse vorhanden sind. Mit Ihren Dozenten vor Ort werden die Teilnehmer schrittweise in die Programmierung eingeführt, um die Sprache erlernen zu können.

Einführung in R

InhaltIm Weiteren verstetigen wir das sprachbasierterte Arbeiten und vertiefen das Arbeiten mit R, um die Sicherheit der Veranstal-tungsteilnehmer im Umgang mit dieser Sprache zu erhöhen. Im zweiten Teil des Tages werden die Unterschiede zur umfassende-ren Programmiersprache Python anhand vorgefertigter Code-Bei-spiele gemeinsam erarbeitet, um den Teilnehmern eine Grundlage zu schaffen, die Einsatzpotentiale und Aufwände der jeweiligen Sprache besser abschätzen zu können.

Python, als ebenfalls Open-Source-Software verfügbare objektori-entierte mathematisch/funktionale Sprache wurde geschaffen, um schnell in der Lage zu sein, Softwareprojekte umzusetzen. Dieser größere Leistungsumfang unterscheidet die Sprache auch von R. Sie weist dabei ein hohes Maß an analytischen Algorithmen auf, die sich auch schnell in komplexe Softwarewelten einbetten las-sen bzw. vollständige eigene Softwarepakete entwickeln lassen. Die funktionale Mächtigkeit hat zum Einsatz der Sprache in vie-len Analytics-Projekten geführt. Es gilt, dass die Teilnehmer des Kurses keine Programmierkenntnisse mitbringen müssen, sondern Sie mit Ihren Dozenten an den Projekten arbeiten, um die Sprache kennen zu lernen.

InhaltTeil 5 fasst die erarbeiteten Themen und Ergebnisse der Woche zu-sammen. Mit den zusammengefassten Inhalten werden abschlie-ßend aufgekommene Fragestellungen und Herausforderungen der Teilnehmer aus deren beruflicher Praxis diskutiert. Auch das Thema organisationale Verstetigung der Prozesse und analytische Organisa-tion werden anhand praktischer Hinweise für die erfolgreiche Über-führung des gelernten in den Arbeitsalltag dargestellt. Darüber hin-aus bereitet der Vormittag auch auf die abschließende Prüfung vor.

Die Abschlussprüfung findet am Nachmittag statt. Sie wird zum einen die fachgerechte Zuordnung von Methoden zu Problemstellungen und Aufgaben beinhalten und zum anderen werden grundlegende Verständnisfragen zu den gezeigten Werkzeugen und Sprachen ge-stellt. Die Prüfung wird in schriftlicher Form (deutsch) durchgeführt.

Vertiefung von R & Einführung von Python Organisationale Verstetigung und Zusammenfassung

Optionale Abschlussprüfung zum Data Science Engineer ab 14:00 Uhr

Nutzen Sie die Gelegenheit zur Weiterbildung auf Professional Niveau:

Seit 2017 bietet der TDWI die Zertifizierung „Data Science Profes-sional“ an. Dieses modular aufgebaute Schulungskonzept beinhal-tet die Teilnahme an drei Seminaren.

Fester Bestandteil der Zertifizierung ist das Basisseminar „Data Science Boot Camp“ inklusive der dazugehörigen Abschlussprü-fung. Mit der Teilnahme an zwei weiteren Seminaren im Bereich Data Science/Künstliche Intelligenz und der Abgabe einer Haus-aufgabe wird das Zertifikat "Data Science Professional" vergeben. Alle Seminare müssen in einem Zeitraum von zwei Jahren besucht werden.

Alle Seminare sind praxisorientiert und durch intensive Interak- tion mit den Teilnehmern geprägt. Aktuell haben wir u.a. folgende Auswahlseminare im Programm:

• Cognitive Computing, Künstliche Intelligenz und Deep Learning

• Data Science mit Python

• Data Science mit R

• Text Mining

Mit dem Erwerb des Zertifikats „Data Science Professional“ wird von den Teilnehmern der Nachweis erbracht, die vermittelten Lern- inhalte der zuvor besuchten Schulungen erfasst zu haben und an-wendungsorientiert einsetzen zu können.

Informationen zur Zertifizierung zum

Data Science Professional

18:00 – ca. 23:00 Uhr Get Together: Einladung zu einem gemeinsamen Abend-Event!

Themenblock 1 Themenblock 2 Themenblock 3

Themenblock 4 Themenblock 5

InhaltZunächst ordnen wir die Themenfelder und stellen den analyti-schen Prozess dar, in denen die Nutzung von Analytics in Unter-nehmen eingebettet sein sollte. Im Weiteren wird in die Nutzung von Algorithmen aus den Bereichen des Data Mining eingeführt. Dazu werden zunächst statistische Grundlagen aufgefrischt, so dass neben den Überlegungen, wann welcher Algorithmus po-tenziell geeignet ist, sich diese auch anhand erster Beispiele durchrechnen lassen.

Grundlagen der Datenanalyse

InhaltHier führen wir die Ergebnisse des ersten Tages weiter, erarbeiten Auswahlkriterien von Algorithmen, und übertragen die Umsetzung nun in das Werkzeug RapidMiner. Natürlich ist dies nur ein Werk-zeug unter vielen, jedoch soll es den Teilnehmern einen Eindruck vermitteln, wie in Projekten mit großen Datenbeständen und ent-sprechenden Analyseanforderungen werkzeugunterstützt gearbei-tet wird. Dabei steht das Prozessverständnis der Datenanalyse im Vordergrund.

Der RapidMiner arbeitet graphikbasiert und ermöglicht so einen einfachen Einstieg in die Prozessschritte der Datenanalyse. Da-bei werden noch weitere Algorithmen angewendet, um weiterhin grundlegende Inhalte kennenzulernen. So kann auch erste Erfah-rung in den einzelnen Phasen gesammelt werden, um die Hürden in solchen Projekten besser beurteilen zu können. Darüber hinaus wird auch die Ergebnisinterpretation behandelt, da diese eine oftmals unterschätzte Phase im Datenanalyse-Prozess darstellt, jedoch für die Übertragung der Ergebnisse in die praktische Anwendung von hoher Relevanz ist. Es werden Analyseanforderungen und Datenbe-stände realer Fälle verwendet, um den Praxisbezug des Boot Camp sicherzustellen.

Einführung in RapidMiner

InhaltZiel des weiteren Vorgehens ist nun, den Werkzeugunterstüt-zungsgedanken weiter fort zu führen und nun auf die Sprache R zu wechseln. Die in diesem Umfeld prominent genannte Sprache ist für statistische Berechnungen und Grafiken geschaffen worden. Die große Verbreitung ist sicherlich darauf zurück zu führen, dass R als Open-Source-Software kostenfrei ist und somit insbesondere in Prototypen und Pilotprojekten schnell Anwendung fand. Auch bieten heute viele Werkzeuge Schnittstellen für diesen Standard.

Unter Nutzung der schon bekannten realen Fälle aus dem Busi-ness-Intelligence-Bereich, werden nun die einzelnen Prozess-schritte mittels der Sprache R im Werkzeug RStudio programmiert und ausgeführt. Während zuvor also graphikbasiert agiert wurde, steht nun die sprachenbasierte Entwicklung im Vordergrund. Es wird dabei nicht erwartet, dass bereits Programmierkenntnisse vorhanden sind. Mit Ihren Dozenten vor Ort werden die Teilnehmer schrittweise in die Programmierung eingeführt, um die Sprache erlernen zu können.

Einführung in R

InhaltIm Weiteren verstetigen wir das sprachbasierterte Arbeiten und vertiefen das Arbeiten mit R, um die Sicherheit der Veranstal-tungsteilnehmer im Umgang mit dieser Sprache zu erhöhen. Im zweiten Teil des Tages werden die Unterschiede zur umfassende-ren Programmiersprache Python anhand vorgefertigter Code-Bei-spiele gemeinsam erarbeitet, um den Teilnehmern eine Grundlage zu schaffen, die Einsatzpotentiale und Aufwände der jeweiligen Sprache besser abschätzen zu können.

Python, als ebenfalls Open-Source-Software verfügbare objektori-entierte mathematisch/funktionale Sprache wurde geschaffen, um schnell in der Lage zu sein, Softwareprojekte umzusetzen. Dieser größere Leistungsumfang unterscheidet die Sprache auch von R. Sie weist dabei ein hohes Maß an analytischen Algorithmen auf, die sich auch schnell in komplexe Softwarewelten einbetten las-sen bzw. vollständige eigene Softwarepakete entwickeln lassen. Die funktionale Mächtigkeit hat zum Einsatz der Sprache in vie-len Analytics-Projekten geführt. Es gilt, dass die Teilnehmer des Kurses keine Programmierkenntnisse mitbringen müssen, sondern Sie mit Ihren Dozenten an den Projekten arbeiten, um die Sprache kennen zu lernen.

InhaltTeil 5 fasst die erarbeiteten Themen und Ergebnisse der Woche zu-sammen. Mit den zusammengefassten Inhalten werden abschlie-ßend aufgekommene Fragestellungen und Herausforderungen der Teilnehmer aus deren beruflicher Praxis diskutiert. Auch das Thema organisationale Verstetigung der Prozesse und analytische Organisa-tion werden anhand praktischer Hinweise für die erfolgreiche Über-führung des gelernten in den Arbeitsalltag dargestellt. Darüber hin-aus bereitet der Vormittag auch auf die abschließende Prüfung vor.

Die Abschlussprüfung findet am Nachmittag statt. Sie wird zum einen die fachgerechte Zuordnung von Methoden zu Problemstellungen und Aufgaben beinhalten und zum anderen werden grundlegende Verständnisfragen zu den gezeigten Werkzeugen und Sprachen ge-stellt. Die Prüfung wird in schriftlicher Form (deutsch) durchgeführt.

Vertiefung von R & Einführung von Python Organisationale Verstetigung und Zusammenfassung

Optionale Abschlussprüfung zum Data Science Engineer ab 14:00 Uhr

Nutzen Sie die Gelegenheit zur Weiterbildung auf Professional Niveau:

Seit 2017 bietet der TDWI die Zertifizierung „Data Science Profes-sional“ an. Dieses modular aufgebaute Schulungskonzept beinhal-tet die Teilnahme an drei Seminaren.

Fester Bestandteil der Zertifizierung ist das Basisseminar „Data Science Boot Camp“ inklusive der dazugehörigen Abschlussprü-fung. Mit der Teilnahme an zwei weiteren Seminaren im Bereich Data Science/Künstliche Intelligenz und der Abgabe einer Haus-aufgabe wird das Zertifikat "Data Science Professional" vergeben. Alle Seminare müssen in einem Zeitraum von zwei Jahren besucht werden.

Alle Seminare sind praxisorientiert und durch intensive Interak- tion mit den Teilnehmern geprägt. Aktuell haben wir u.a. folgende Auswahlseminare im Programm:

• Cognitive Computing, Künstliche Intelligenz und Deep Learning

• Data Science mit Python

• Data Science mit R

• Text Mining

Mit dem Erwerb des Zertifikats „Data Science Professional“ wird von den Teilnehmern der Nachweis erbracht, die vermittelten Lern- inhalte der zuvor besuchten Schulungen erfasst zu haben und an-wendungsorientiert einsetzen zu können.

Informationen zur Zertifizierung zum

Data Science Professional

18:00 – ca. 23:00 Uhr Get Together: Einladung zu einem gemeinsamen Abend-Event!

Themenblock 1 Themenblock 2 Themenblock 3

Themenblock 4 Themenblock 5

InhaltZunächst ordnen wir die Themenfelder und stellen den analyti-schen Prozess dar, in denen die Nutzung von Analytics in Unter-nehmen eingebettet sein sollte. Im Weiteren wird in die Nutzung von Algorithmen aus den Bereichen des Data Mining eingeführt. Dazu werden zunächst statistische Grundlagen aufgefrischt, so dass neben den Überlegungen, wann welcher Algorithmus po-tenziell geeignet ist, sich diese auch anhand erster Beispiele durchrechnen lassen.

Grundlagen der Datenanalyse

InhaltHier führen wir die Ergebnisse des ersten Tages weiter, erarbeiten Auswahlkriterien von Algorithmen, und übertragen die Umsetzung nun in das Werkzeug RapidMiner. Natürlich ist dies nur ein Werk-zeug unter vielen, jedoch soll es den Teilnehmern einen Eindruck vermitteln, wie in Projekten mit großen Datenbeständen und ent-sprechenden Analyseanforderungen werkzeugunterstützt gearbei-tet wird. Dabei steht das Prozessverständnis der Datenanalyse im Vordergrund.

Der RapidMiner arbeitet graphikbasiert und ermöglicht so einen einfachen Einstieg in die Prozessschritte der Datenanalyse. Da-bei werden noch weitere Algorithmen angewendet, um weiterhin grundlegende Inhalte kennenzulernen. So kann auch erste Erfah-rung in den einzelnen Phasen gesammelt werden, um die Hürden in solchen Projekten besser beurteilen zu können. Darüber hinaus wird auch die Ergebnisinterpretation behandelt, da diese eine oftmals unterschätzte Phase im Datenanalyse-Prozess darstellt, jedoch für die Übertragung der Ergebnisse in die praktische Anwendung von hoher Relevanz ist. Es werden Analyseanforderungen und Datenbe-stände realer Fälle verwendet, um den Praxisbezug des Boot Camp sicherzustellen.

Einführung in RapidMiner

InhaltZiel des weiteren Vorgehens ist nun, den Werkzeugunterstüt-zungsgedanken weiter fort zu führen und nun auf die Sprache R zu wechseln. Die in diesem Umfeld prominent genannte Sprache ist für statistische Berechnungen und Grafiken geschaffen worden. Die große Verbreitung ist sicherlich darauf zurück zu führen, dass R als Open-Source-Software kostenfrei ist und somit insbesondere in Prototypen und Pilotprojekten schnell Anwendung fand. Auch bieten heute viele Werkzeuge Schnittstellen für diesen Standard.

Unter Nutzung der schon bekannten realen Fälle aus dem Busi-ness-Intelligence-Bereich, werden nun die einzelnen Prozess-schritte mittels der Sprache R im Werkzeug RStudio programmiert und ausgeführt. Während zuvor also graphikbasiert agiert wurde, steht nun die sprachenbasierte Entwicklung im Vordergrund. Es wird dabei nicht erwartet, dass bereits Programmierkenntnisse vorhanden sind. Mit Ihren Dozenten vor Ort werden die Teilnehmer schrittweise in die Programmierung eingeführt, um die Sprache erlernen zu können.

Einführung in R

InhaltIm Weiteren verstetigen wir das sprachbasierterte Arbeiten und vertiefen das Arbeiten mit R, um die Sicherheit der Veranstal-tungsteilnehmer im Umgang mit dieser Sprache zu erhöhen. Im zweiten Teil des Tages werden die Unterschiede zur umfassende-ren Programmiersprache Python anhand vorgefertigter Code-Bei-spiele gemeinsam erarbeitet, um den Teilnehmern eine Grundlage zu schaffen, die Einsatzpotentiale und Aufwände der jeweiligen Sprache besser abschätzen zu können.

Python, als ebenfalls Open-Source-Software verfügbare objektori-entierte mathematisch/funktionale Sprache wurde geschaffen, um schnell in der Lage zu sein, Softwareprojekte umzusetzen. Dieser größere Leistungsumfang unterscheidet die Sprache auch von R. Sie weist dabei ein hohes Maß an analytischen Algorithmen auf, die sich auch schnell in komplexe Softwarewelten einbetten las-sen bzw. vollständige eigene Softwarepakete entwickeln lassen. Die funktionale Mächtigkeit hat zum Einsatz der Sprache in vie-len Analytics-Projekten geführt. Es gilt, dass die Teilnehmer des Kurses keine Programmierkenntnisse mitbringen müssen, sondern Sie mit Ihren Dozenten an den Projekten arbeiten, um die Sprache kennen zu lernen.

InhaltTeil 5 fasst die erarbeiteten Themen und Ergebnisse der Woche zu-sammen. Mit den zusammengefassten Inhalten werden abschlie-ßend aufgekommene Fragestellungen und Herausforderungen der Teilnehmer aus deren beruflicher Praxis diskutiert. Auch das Thema organisationale Verstetigung der Prozesse und analytische Organisa-tion werden anhand praktischer Hinweise für die erfolgreiche Über-führung des gelernten in den Arbeitsalltag dargestellt. Darüber hin-aus bereitet der Vormittag auch auf die abschließende Prüfung vor.

Die Abschlussprüfung findet am Nachmittag statt. Sie wird zum einen die fachgerechte Zuordnung von Methoden zu Problemstellungen und Aufgaben beinhalten und zum anderen werden grundlegende Verständnisfragen zu den gezeigten Werkzeugen und Sprachen ge-stellt. Die Prüfung wird in schriftlicher Form (deutsch) durchgeführt.

Vertiefung von R & Einführung von Python Organisationale Verstetigung und Zusammenfassung

Optionale Abschlussprüfung zum Data Science Engineer ab 14:00 Uhr

Nutzen Sie die Gelegenheit zur Weiterbildung auf Professional Niveau:

Seit 2017 bietet der TDWI die Zertifizierung „Data Science Profes-sional“ an. Dieses modular aufgebaute Schulungskonzept beinhal-tet die Teilnahme an drei Seminaren.

Fester Bestandteil der Zertifizierung ist das Basisseminar „Data Science Boot Camp“ inklusive der dazugehörigen Abschlussprü-fung. Mit der Teilnahme an zwei weiteren Seminaren im Bereich Data Science/Künstliche Intelligenz und der Abgabe einer Haus-aufgabe wird das Zertifikat "Data Science Professional" vergeben. Alle Seminare müssen in einem Zeitraum von zwei Jahren besucht werden.

Alle Seminare sind praxisorientiert und durch intensive Interak- tion mit den Teilnehmern geprägt. Aktuell haben wir u.a. folgende Auswahlseminare im Programm:

• Cognitive Computing, Künstliche Intelligenz und Deep Learning

• Data Science mit Python

• Data Science mit R

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Mit dem Erwerb des Zertifikats „Data Science Professional“ wird von den Teilnehmern der Nachweis erbracht, die vermittelten Lern- inhalte der zuvor besuchten Schulungen erfasst zu haben und an-wendungsorientiert einsetzen zu können.

Informationen zur Zertifizierung zum

Data Science Professional

18:00 – ca. 23:00 Uhr Get Together: Einladung zu einem gemeinsamen Abend-Event!

AKADEMIE

tdwi.eu

03.–07. Juni 2019, Berlin09.–13. Dezember 2019, Berlin

DATA SCIENCE BOOT CAMP

In 5 Tagen zum Data Science Engineer

Das sollten Sie über das Data Science Boot Camp wissen:

Wir greifen für dieses Boot Camp explizit die Rolle des Data Scientist heraus und haben dafür fünf Themenbereiche zusam-mengestellt, um die Anforderungen an die Rolle des Data Scien-tist bezüglich der Algorithmen, der Werkzeuge und Sprachen zu vermitteln. Alle Themen werden zunächst theoretisch besprochen und dann intensiv praktisch und fallbasiert weiter erarbeitet, so dass die Teilnehmer in echten Hands-on-Sessions die Tätigkeiten des Data Scientist intensiv kennenlernen. Zudem lernen die Teil-nehmer organisationale Veränderungen und Strukturen kennen, die mit dem Wandel zu einer analytisch kompetenten Organisa-tion einhergehen.

Ihr MehrwertZwei permanent vor Ort zur Verfügung stehende Dozenten unter-stützen Sie bei den Fallstudien, so dass Sie Ihre Ausbildungsziele erreichen können.

SIGS DATACOM GmbH

Julia SeligerTel.: +49 (0)2241/2341-202E-Mail: julia.seliger@sigs-datacom.de

Leonie BlankeTel.: +49 (0)2241/2341-201E-Mail: leonie.blanke@sigs-datacom.de

Die TDWI Akademie blickt inzwischen auf einige erfolgreiche Durch-führungen des Data Science Boot Camp zurück. In einer intensiven Schulungswoche lernen die Teilnehmer Aufgabenkomplexe kennen, die im Kontext von Data Science Projekten relevant sind. Dabei wird auch das Fundament zur analytischen Arbeit gelegt.

Fachliche Leitung

Prof. Dr. Carsten FeldenUniversitätsprofessor an der TU Bergakademie Freiberg

Claudia KoschtialGeschäftsführende Gesellschafterin der Marmeladenbaum GmbH

Teilnehmergebühren TDWI-Mitglied Nicht-Mitglied

Regulär zzgl. MwSt. 3.590,00 € 3.790,00 €

Regulär inkl. MwSt. 4272,10 € 4510,10 €

Frühbucher zzgl. MwSt. 3.490,00 € 3.690,00 €

Frühbucher inkl. MwSt. 4153,10 € 4391,10 €

Wir halten ein Kontingent an Zimmern im Tagungshotel. Diese sind buchbar bis sechs Wochen vor Seminarbeginn.

Überblick

Er ist Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der TU Bergakademie Freiberg (Sachsen). Er war im Vorstand von XBRL Deutschland e.V. und ist derzeit der Vorstandsvorsitzende des TDWI Germany e.V.

Business Intelligence, Advanced Analytics oder auch Data Science sind durch langjährige Projekterfahrung, Publikationen und Referen-zen belegt. Sie ist erfahrene Lehrbeauftragte an der BTU Cottbus, der FH Berlin und der TU BA Freiberg.

Kontakt

Preise

Grundsätzlich ist das Data Science Boot Camp für alle Vertreter aus fachlichen, analytischen und technischen Unternehmensbereichen offen.

Dabei ist diese Veranstaltung eher an Personen gerichtet, die noch keine oder kaum Berührung mit den Methoden der Analytics hatten.

Zielgruppe

Das Seminar ist als Hands-On-Schulung konzipiert. Sie lernen in Gruppenarbeit und in Einzelarbeit anhand praktischer Übungen.

Bitte bringen Sie zum Seminar Ihren eigenen Rechner mit und instal-lieren vorab die drei Open-Source-Werkzeuge RapidMiner, RStudio und Anaconda, sodass wir im Data Science Boot Camp direkt mit den Inhalten starten können. Mehr Informationen zu den zu installie-renden Werkzeugen und -versionen finden Sie auf unserer Website. Wenn Sie die Vorabinstallation nicht durchführen können, wenden Sie sich bitte mindestens 14 Tage vor Veranstaltung an uns, um eine alternative Lösungsfindung zu ermöglichen.

Grundlegende Kenntnisse zu Business Intelligence sind Vorausset-zung für das Seminar. Gleichwohl sollten die Teilnehmer zur Siche-rung eines einheitlichen Leistungsniveaus und damit auch eines gemeinsamen Tempos nicht bereits über einen umfangreichen Er-fahrungsschatz verfügen. Es werden Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse vermittelt.

Methode & Voraussetzungen

Zielsetzung

Ziel des Data Science Boot Camp ist es, Grundlagen analytischen Arbeitens fundiert und praxisnah zu vermitteln!

Kursziele:• Aufbau des Verständnisses zur Zuordnung der Methoden zu ana-

lytischen Aufgabenstellungen

• Aufbau eines Grundverständnisses zu aus Gründen der Popula-rität beispielhaft ausgewählten Werkzeugen wie Rapid Miner, R und Python

• Aufbau eines lösungsorientierten Verständnisses zum Umgang mit Daten

Hotel Berlin MitteChausseestr. 3310115 BerlinTel- +(49)304147230

Tagungshotel

FRÜHBUCHER FRIST

BIS 6 WOCHEN VOR SEMINAR-

BEGINN

AKADEMIE

tdwi.eu

03.–07. Juni 2019, Berlin09.–13. Dezember 2019, Berlin

DATA SCIENCE BOOT CAMP

In 5 Tagen zum Data Science Engineer

Das sollten Sie über das Data Science Boot Camp wissen:

Wir greifen für dieses Boot Camp explizit die Rolle des Data Scientist heraus und haben dafür fünf Themenbereiche zusam-mengestellt, um die Anforderungen an die Rolle des Data Scien-tist bezüglich der Algorithmen, der Werkzeuge und Sprachen zu vermitteln. Alle Themen werden zunächst theoretisch besprochen und dann intensiv praktisch und fallbasiert weiter erarbeitet, so dass die Teilnehmer in echten Hands-on-Sessions die Tätigkeiten des Data Scientist intensiv kennenlernen. Zudem lernen die Teil-nehmer organisationale Veränderungen und Strukturen kennen, die mit dem Wandel zu einer analytisch kompetenten Organisa-tion einhergehen.

Ihr MehrwertZwei permanent vor Ort zur Verfügung stehende Dozenten unter-stützen Sie bei den Fallstudien, so dass Sie Ihre Ausbildungsziele erreichen können.

SIGS DATACOM GmbH

Julia SeligerTel.: +49 (0)2241/2341-202E-Mail: julia.seliger@sigs-datacom.de

Leonie BlankeTel.: +49 (0)2241/2341-201E-Mail: leonie.blanke@sigs-datacom.de

Die TDWI Akademie blickt inzwischen auf einige erfolgreiche Durch-führungen des Data Science Boot Camp zurück. In einer intensiven Schulungswoche lernen die Teilnehmer Aufgabenkomplexe kennen, die im Kontext von Data Science Projekten relevant sind. Dabei wird auch das Fundament zur analytischen Arbeit gelegt.

Fachliche Leitung

Prof. Dr. Carsten FeldenUniversitätsprofessor an der TU Bergakademie Freiberg

Claudia KoschtialGeschäftsführende Gesellschafterin der Marmeladenbaum GmbH

Teilnehmergebühren TDWI-Mitglied Nicht-Mitglied

Regulär zzgl. MwSt.3.590,00 € 3.790,00 €

Regulär inkl. MwSt.4272,10 €4510,10 €

Frühbucher zzgl. MwSt.3.490,00 € 3.690,00 €

Frühbucher inkl. MwSt.4153,10 €4391,10 €

Wir halten ein Kontingent an Zimmern im Tagungshotel. Diese sind buchbar bis sechs Wochen vor Seminarbeginn.

Überblick

Er ist Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der TU Bergakademie Freiberg (Sachsen). Er war im Vorstand von XBRL Deutschland e.V. und ist derzeit der Vorstandsvorsitzende des TDWI Germany e.V.

Business Intelligence, Advanced Analytics oder auch Data Science sind durch langjährige Projekterfahrung, Publikationen und Referen-zen belegt. Sie ist erfahrene Lehrbeauftragte an der BTU Cottbus, der FH Berlin und der TU BA Freiberg.

Kontakt

Preise

Grundsätzlich ist das Data Science Boot Camp für alle Vertreter aus fachlichen, analytischen und technischen Unternehmensbereichen offen.

Dabei ist diese Veranstaltung eher an Personen gerichtet, die noch keine oder kaum Berührung mit den Methoden der Analytics hatten.

Zielgruppe

Das Seminar ist als Hands-On-Schulung konzipiert. Sie lernen in Gruppenarbeit und in Einzelarbeit anhand praktischer Übungen.

Bitte bringen Sie zum Seminar Ihren eigenen Rechner mit und instal-lieren vorab die drei Open-Source-Werkzeuge RapidMiner, RStudio und Anaconda, sodass wir im Data Science Boot Camp direkt mit den Inhalten starten können. Mehr Informationen zu den zu installie-renden Werkzeugen und -versionen finden Sie auf unserer Website. Wenn Sie die Vorabinstallation nicht durchführen können, wenden Sie sich bitte mindestens 14 Tage vor Veranstaltung an uns, um eine alternative Lösungsfindung zu ermöglichen.

Grundlegende Kenntnisse zu Business Intelligence sind Vorausset-zung für das Seminar. Gleichwohl sollten die Teilnehmer zur Siche-rung eines einheitlichen Leistungsniveaus und damit auch eines gemeinsamen Tempos nicht bereits über einen umfangreichen Er-fahrungsschatz verfügen. Es werden Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse vermittelt.

Methode & Voraussetzungen

Zielsetzung

Ziel des Data Science Boot Camp ist es, Grundlagen analytischen Arbeitens fundiert und praxisnah zu vermitteln!

Kursziele:• Aufbau des Verständnisses zur Zuordnung der Methoden zu ana-

lytischen Aufgabenstellungen

• Aufbau eines Grundverständnisses zu aus Gründen der Popula-rität beispielhaft ausgewählten Werkzeugen wie Rapid Miner, R und Python

• Aufbau eines lösungsorientierten Verständnisses zum Umgang mit Daten

Hotel Berlin MitteChausseestr. 3310115 BerlinTel- +(49)304147230

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