Inzwischen haben Sie sicher schon von Datenwissenschaft und Big Data gehört. In diesem einwöchigen Kurs werden wir in einem Crashkurs vermitteln, was diese Begriffe bedeuten und inwiefern sie in erfolgreichen Organisationen eine Rolle spielen. Dieser Kurs richtet sich an alle, die mehr über die Datenwissenschaft erfahren möchten, aber auch an jene, die vorhaben, ein Team von Datenwissenschaftlern zu leiten. Das Ziel ist es, Sie so schnell wie möglich pragmatisch mit der Datenwissenschaft vertraut zu machen. Wir haben diesen Kurs so praktisch und zweckmäßig wie möglich angelegt, ohne jedoch auf die Grundlagen zu verzichten.
Inzwischen haben Sie sicher schon von Datenwissenschaft und Big Data gehört. In diesem einwöchigen Kurs werden wir in einem Crashkurs vermitteln, was diese Begriffe bedeuten und inwiefern sie in erfolgreichen Organisationen eine Rolle spielen. Dieser Kurs richtet sich an alle, die mehr über die Datenwissenschaft erfahren möchten, aber auch an jene, die vorhaben, ein Team von Datenwissenschaftlern zu leiten. Das Ziel ist es, Sie so schnell wie möglich pragmatisch mit der Datenwissenschaft vertraut zu machen. Wir haben diesen Kurs so praktisch und zweckmäßig wie möglich angelegt, ohne jedoch auf die Grundlagen zu verzichten.
Hierbei handelt es sich um einen zielgerichteten Kurs, der Sie im Bereich der Datenwissenschaft schnell auf den neuesten Stand bringen soll. Unser Ziel war es, dies für Sie so bequem wie möglich zu gestalten, ohne auf wesentliche Inhalte zu verzichten. Wir haben die technischen Informationen beiseitegelassen, damit Sie sich darauf konzentrieren können, Ihr Team zu managen und voranzubringen.
Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie:
1. Wissen, wie man die Rolle der Datenwissenschaft in verschiedenen Kontexten beschreibt
2. Wissen, inwiefern Statistik, maschinelles Lernen und Software-Engineering in der Datenwissenschaft eine Rolle spielen
3. Wissen, wie man die Struktur eines datenwissenschaftlichen Projekts beschreibt
4. Die wichtigsten Begriffe und Tools kennen, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden
5. Wissen, wie man ein erfolgreiches und ein erfolgloses datenwissenschaftliches Projekt erkennt
3. Mehr über die Rolle eines Data Science Managers wissen
Kurs-Cover-Bild von r2hox. Creative Commons BY-SA: https://flic.kr/p/gdMuhT
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