Datenwissenschaft für Unternehmen
Erfahren Sie mehr über Data Science für Manager und Unternehmen und wie Sie Daten zur Stärkung nutzen.
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Kursbeschreibung
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.
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Einführung in Data Science
KostenlosZu Beginn des Kurses werden wir definieren, was Data Science ist. Wir werden uns mit dem Arbeitsablauf in der Data Science befassen und damit, wie Data Science auf reale Probleme angewendet wird. Am Ende des Kapitels erfährst du, wie du dein Datenteam so strukturieren kannst, dass es den Bedürfnissen deines Unternehmens entspricht.
Was ist Data Science?50 xpArbeitsablauf der Kundensegmentierung100 xpEinen Chatbot für den Kundenservice bauen100 xpVerbessern OKRs50 xpAnwendungen der Data Science50 xpZuweisung eines Data-Science-Projekts100 xpAnlageforschung50 xpAufbau eines Data Science Teams50 xpEinen Teamsprint interpretieren50 xpEine Stellenanzeige bearbeiten50 xpKompetenzen mit Stellen abgleichen100 xpDatenaufgaben klassifizieren100 xp - 2
Daten sammeln und speichern
Nachdem wir nun den Arbeitsablauf der Data Science kennen, tauchen wir tiefer in den ersten Schritt ein: das Sammeln und Speichern von Daten. Wir lernen die verschiedenen Datenquellen kennen, aus denen dein Unternehmen schöpfen kann, und wie man die Daten speichert, nachdem sie gesammelt wurden.
Datenquellen und Risiken50 xpDaten für die Sicherheit klassifizieren100 xpWebdatenereignisse erstellen50 xpSchutz von PII50 xpErbetene Daten50 xpDen Zweck der Frage erkennen100 xpFeedback der Fokusgruppe validieren50 xpNet Promoter Score50 xpSammeln zusätzlicher Daten50 xpDatenquellen sortieren100 xpAsthmahäufigkeiten50 xpDatenspeicherung und -abruf50 xpCloud-Plattformen50 xpEine Datenbank abfragen50 xpWelche Art von Datenbank?100 xp - 3
Analyse und Visualisierung
In diesem Kapitel besprechen wir, wie du Daten mithilfe von Dashboards untersuchen und visualisieren kannst. Wir besprechen die Elemente eines Dashboards und wie du eine gezielte Anfrage für ein Dashboard stellst. In diesem Kapitel geht es auch um Ad-hoc-Datenabfragen und A/B-Tests, die ein leistungsstarkes Analysewerkzeug sind, das die Entscheidungsfindung erleichtert.
Dashboards50 xpKlassifizierung von Dashboard-Elementen50 xpEin Dashboard verbessern50 xpDie Wahl des richtigen Dashboards100 xpAd-hoc-Analyse50 xpEinen Ad-hoc-Antrag ausfüllen50 xpAnträge klassifizieren100 xpA/B-Tests50 xpErstellen eines A/B-Test-Workflows100 xpStichprobengröße50 xpZwischenergebnisse50 xp - 4
Vorhersage
In diesem letzten Kapitel geht es um das heißeste Thema der Datenwissenschaft: maschinelles Lernen! Wir beschäftigen uns mit überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen sowie mit Clustering. Danach werden wir uns speziellen Themen des maschinellen Lernens zuwenden, darunter Zeitreihenvorhersage, natürliche Sprachverarbeitung, Deep Learning und erklärbare KI!
Überwachtes maschinelles Lernen50 xpWann überwachte Lernverfahren eingesetzt werden sollten100 xpMerkmale und Labels50 xpModellevaluierung50 xpClustering50 xpÜberwacht oder unüberwacht100 xpAuswahl der Clustergröße50 xpSpezielle Themen im Maschinellen Lernen50 xpKlassifizieren von Machine-Learning-Aufgaben100 xpStimmungsanalyse50 xpDeep Learning und erklärbare KI50 xpDie richtige Lösung finden100 xpSollte ich Deep Learning einsetzen?50 xp
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