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Datenwissenschaft für Unternehmen
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TheoryData Literacy2 Std.14 Videos51 Übungen3,350 XP110K+Leistungsnachweis
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Lernen, Data Science für das Geschäft zu nutzen
Was ist Data Science und wie kannst du sie nutzen, um dein Unternehmen zu stärken? In diesem Kurs lernst du, welche Fähigkeiten du in deinem Datenteam brauchst und wie du das Team so strukturieren kannst, dass es den Anforderungen deines Unternehmens entspricht.In diesem Kurs lernst du außerdem, welche Datenquellen dein Unternehmen nutzen kann und wie du diese Daten speichern, analysieren und visualisieren kannst.
Verstehe den Data Science Workflow
Du beginnst mit einer Einführung in die Datenwissenschaft für Unternehmen, in der du den Arbeitsablauf der Datenwissenschaft kennenlernst und erfährst, wie du sie auf reale Probleme anwenden kannst. Außerdem erfährst du, wie die Datenerfassung funktioniert und wie du Daten sammeln und speichern kannst.Lerne, deine Daten zu analysieren und zu visualisieren
Außerdem erfährst du, wie du deine Daten mit Dashboards und A/B-Tests analysieren und visualisieren kannst. Zum Abschluss des Kurses werden wir spannende Themen aus dem Bereich des maschinellen Lernens besprechen, darunter Clustering, Zeitreihenvorhersage, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Deep Learning und erklärbare KI.Auf dem Weg dorthin lernst du eine Vielzahl von realen Anwendungen der Datenwissenschaft kennen und gewinnst durch praktische Übungen ein besseres Verständnis für diese Konzepte.
Dies ist eine ideale Einführung in die Datenwissenschaft für Manager/innen, die dir die Möglichkeit gibt, dieses mächtige Geschäftsinstrument kennenzulernen.
Voraussetzungen
Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Kurs1
Introduction to Data Science
We'll start the course by defining what data science is. We'll cover the data science workflow, and how data science is applied to real-world business problems. We'll finish the chapter by learning about ways to structure your data team to meet your organization's needs.
2
Data Collection and Storage
Now that we understand the data science workflow, we'll dive deeper into the first step: data collection. We'll learn about the different data sources your company can draw from, and how to store that data once it's collected.
3
Analysis and Visualization
In this chapter, we'll discuss ways to explore and visualize data through dashboards. We'll discuss the elements of a dashboard and how to make a directed request for a dashboard. This chapter will also cover making ad hoc data requests and A/B tests, which are a powerful analytics tool that de-risk decision-making.
4
Prediction
In this final chapter, we'll discuss the buzziest topic in data science: machine learning! We'll cover supervised and unsupervised machine learning, and clustering. Then, we'll move on to special topics in machine learning, including time series prediction, natural language processing, deep learning, and explainable AI!
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