Lade Events

Anstehende Events › Grundlagen 1

Events Search and Views Navigation

Finde

Events Search

September 2020

Grundlagen 1 – Prädiktive Modelle und deren Validierung

September 1, 09:00 - September 2, 17:00
Old World Computing, Industriestraße 27
Bochum, 44892 Germany

In dieser praxisorientierten Schulung werden Grundlagen vermittelt, die für die Durchführung eines Data-Science-Projekts notwendig sind. Dazu gehört ein allgemeiner Überblick über das gesamte Themenfeld, um die Orientierung zu behalten. Die Teilnehmenden lernen, ein konkretes Problem in grundlegende Problemklassen einzuordnen, Daten entsprechend aufzubereiten, mittels maschinellem Lernen prädiktive Modelle zu erzeugen, zu optimieren, zu evaluieren und die Modelle anzuwenden. Im Training wird die kostenlose Version von RapidMiner Studio verwendet, um jedem Teilnehmenden die Möglichkeit zu bieten, sich ohne Programmierkenntnisse auszuprobieren.

Erfahren Sie mehr »

November 2020

Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten (Grundlagen 1 & 2)

November 16, 09:00 - November 19, 17:00
GFU Cyrus, Am Grauen Stein 27
Cologne, NRW 51105 Germany
+ Google Karte

Diese Schulung wird von einem externen Anbieter angeboten und von uns geleitet. Sie umfasst die Schulungen Grundlagen 1 und Grundlagen 2. Infotext des Anbieters: Die Schulungen wenden sich bewusst an alle, die sich mit dem Bereich Data Science beschäftigen wollen. Sie vermitteln Grundwissen, das für die erfolgreiche Konzipierung und Leitung von Data-Science-Projekten im Bereich künstliche Intelligenz notwendig ist und wenden sich daher an Ingenieure, Business-, Finanz-  und Technologieanalysten und andere Fachexperten. Die Schulungen sind auch geeignet, um neue Data Scientists…

Erfahren Sie mehr »

Grundlagen 1 – Prädiktive Modelle und deren Validierung

November 24, 09:00 - November 25, 17:00
Old World Computing, Industriestraße 27
Bochum, 44892 Germany
+ Google Karte

In dieser praxisorientierten Schulung werden Grundlagen vermittelt, die für die Durchführung eines Data-Science-Projekts notwendig sind. Dazu gehört ein allgemeiner Überblick über das gesamte Themenfeld, um die Orientierung zu behalten. Die Teilnehmenden lernen, ein konkretes Problem in grundlegende Problemklassen einzuordnen, Daten entsprechend aufzubereiten, mittels maschinellem Lernen prädiktive Modelle zu erzeugen, zu optimieren, zu evaluieren und die Modelle anzuwenden. Im Training wird die kostenlose Version von RapidMiner Studio verwendet, um jedem Teilnehmenden die Möglichkeit zu bieten, sich ohne Programmierkenntnisse auszuprobieren.

Erfahren Sie mehr »
+ Veranstaltungen exportieren