Individuelle Schulungen

Um Ih­nen ei­nen Wett­be­werbs­vor­teil für die Zu­kunft zu sich­ern, bie­ten wir Fort­bil­dung­en für Ih­re Mit­ar­bei­ter an. Statt ge­ne­risch­er Data Sci­ence und Ma­chine Lear­ning Schu­lung­­en ent­­wer­fen wir für Sie von uns spe­ziell an Ih­re kon­kre­ten Fra­ge­stel­lung­en an­ge­pas­ste Wis­sens­ver­mitt­lung, die auf Ih­ren ei­ge­nen Da­ten­sät­zen und Fra­ge­stel­lung­en ba­siert.

Das breit auf­ge­stell­te Team der LeverageData aus ver­schie­den­en Dis­zi­pli­nen sorgt für die Ver­wen­dung in­di­vi­du­ell auf Ihr Un­ter­neh­men zu­ge­schnit­ten­er Me­tho­den. Un­se­re um­fang­­rei­che Lehr­er­fah­rung ga­ran­tiert Wis­sens­ver­mitt­lung auf dem Ni­veau und den Vor­kennt­nis­sen Ih­rer Mit­ar­bei­ter.

Allgemeine Schulungen

Jen­seits der in­di­vi­du­ell zu­ge­schnit­te­nen Fort­bil­dung­en kön­nen Sie und Ih­re Mit­ar­bei­ter auch an un­se­rem Data Sci­ence und Ma­chine Lear­ning Kurs­pro­gramm teil­neh­men:

  • Einführung in Machine Learning und Künstliche Intelligenz

    Ma­chine Lear­ning, Künst­­li­che In­­tel­li­genz/Ar­ti­fi­cial In­tel­­li­gen­­ce, Big Da­ta, Da­ta Sci­ence, Pre­dic­tive Ana­ly­tics, Deep Lear­ning, Neu­ro­na­le Net­ze, Gra­di­ent Boo­sting, … - Me­di­en und Be­ra­tungs­un­ter­neh­men ver­sprech­en die An­wen­dung vie­ler neu­er Tech­no­lo­gien. Doch was ist das über­haupt und wie las­sen sich die Be­grif­fe ab­gren­zen? Kann ich das in mei­nem Un­ter­neh­men ein­set­zen und wenn ja, wel­cher An­satz ist viel­ver­sprech­end?

  • Einführung in die Statistiksprache R

    Pra­xis­orien­tier­te Ein­füh­rung in den Um­gang mit der Pro­gram­mier- und Sta­tis­tik­spr­ache R. Le­gen Sie die Grund­lage, um kom­ple­xe sta­tis­tische Me­tho­den mit nur ein paar Zei­len Pro­gramm­code an­zu­wen­den, gro­ße Da­ten­men­gen ef­fi­zient zu ver­ar­bei­ten und mo­der­ne Ma­chine Lear­ning Al­go­rith­men aus­zu­füh­ren!

  • Datenbanken und Datenextraktion mit R

    Um mit Da­ten zu ar­bei­ten, müs­sen die­se zu­erst be­schafft und ab­ge­legt wer­den. Wel­che Mög­lich­kei­ten gibt es hier­bei? Wel­che Da­ten­bank­typ­en gibt es? Wie sind Da­ten in diesen hin­ter­legt und wie greift man auf die­se zu? Wie kann man Da­ten di­rekt aus In­ter­net­sei­ten ex­tra­hie­ren? 

  • Datenanalyse und statistische Methoden mit R

    Von ein­fa­chen be­schrei­ben­­den Me­tho­den wie Mit­tel­wert und Va­ri­anz über gra­fi­sche Aus­wer­tung­en wie XY-Plots und Mul­ti-Va­ri-Charts bis hin zu Kon­fi­denz­in­ter­val­len, Hy­po­the­sen­tests, und an die Stich­pro­be an­ge­pass­ten Ver­tei­lungs­funk­ti­on­en - Die Sta­tis­tik­spra­che R bie­tet vie­le Mög­lich­kei­ten Ih­re Da­ten aus­zu­wer­ten. In die­sem Kurs wer­den Me­tho­den zur Da­tenana­ly­se ge­lehrt und di­rekt in R um­ge­setzt.

  • Datentransformation und Visualisierung mit R

    Zu­sätz­lich zu den Ba­sis­funk­ti­on­en, wel­che in der Sta­ti­stik­spra­che R mit­ge­lie­fert wer­den, gibt es eine Rei­he von sehr nütz­li­chen Er­wei­te­rung­en. In die­sem Kurs fo­kus­sie­ren wir uns auf Pa­ke­te aus dem tidy­verse. Das Pa­ket dplyr er­­laubt es Ih­nen Da­ten­trans­for­ma­ti­on­en schnel­ler und per­for­man­ter durch­zu­füh­ren. Das Pa­ket ggplot2 da­ge­gen bie­tet stark in­di­vi­du­ali­sier­ba­re Mög­lich­kei­ten Da­ten bes­ser und kla­rer zu vi­su­ali­sie­ren. 

  • Machine Learning mit R

    Dies­er Kurs lie­fert ei­ne Ein­füh­rung ins ma­schi­nel­le Ler­nen und wel­che Fall­stricke hier­bei für die prak­ti­sche An­wen­dung be­ach­tet wer­den müs­sen. Die bei­den Ver­fah­ren Ran­dom Fo­rest und Neu­ro­na­les Netz wer­den an ei­nem kon­kre­ten Bei­spiel mit R im­ple­men­tiert. 

Die­se Schu­lung­en wer­den über die COMPLAVIS® Aka­de­mie an­ge­bo­ten und von die­ser zer­ti­fi­ziert. Hier sind auch wei­te­re Kurs­de­tails und Prei­se ein­seh­bar.