Unsere Data Science Kurse in Stuttgart
Lernen Sie Big Data und Data Mining in unseren Data Science Schulungen
Data Science Seminare in Stuttgart
Mit über 1500 KMUs, speziell in der Automobil- und Maschinenbau-Branche, zählt Stuttgart zweifelsohne zu den boomenden Wirtschaftstädten Deutschlands. Hier in der schwäbischen Hauptstadt ist der Mittelstand der Bundesrepublik Zuhause. Daten treiben die Innovation der Region voran, weshalb Enable AI hier auch einen Großteil seiner Kurse in Datenwisschenschaften und Data Analytics anbietet.
Data Science Schulungen im Zentrum von Stuttgart
Für unsere Data Mining Kurse in Stuttgart buchen wir in der Regel Räumlichkeiten in einem Regus Zentrum. Dieses ist durch die direkte Nähe zum Hauptbahnhof Stuttgart hervorragend angebunden und deswegen auch mit Öffentlichen Verkehrsmitteln gut zu erreichen. Details zum genauen Kursstandort finden sie in der Schulungsbeschreibung zusammen mit den nächsten verfügbaren Terminen für Stuttgart.
Data Science Kurse im Detail
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Mehr InformationenData Scientist - das Berufsbild
Ein data scientist setzt sich aus verschiedenen Fähigkeiten zusammen. Je nach Einsatzgebiet bzw. Industrie wird der Schwerpunkt anders gelegt. Kenntnis im Umgang mit Datenbanken, mit der Analyse und Bereinigung von Daten, dem Erstellen von Grafiken, und der Anwendung von Algorithmen eröffnen ein abwechslungsreiches Berufsbild. Auch domain knowledge, das grundlegende Verständnis des Anwendungsfelds aus dem die analysierten Daten stammen, ist wichtig, um sinnvolle Rückschlüsse und Analysen machen zu können und die Ergebnisse publikumsgerecht kommunizieren zu können. Oft werden die Ergebnisse auf verschiedenen Ebenen präsentiert, von der Fachabteilung bis zum mittleren oder hohen Management.
Die Hauptaufgabe ist es, aus den Daten Muster und Informationen abzuleiten, damit Entscheidungen besser getroffen werden können. Diese Muster können anhand von rein deskriptiven Analysen erkannt werden oder modernere machine learning Algorithmen finden Anwendung, welche selbstlernend die Muster erkennen, um beispielsweise vorhersagen zu können, ob ein Bauteil in naher Zukunft defekt wird oder nicht. Die entdeckten Informationen bilden Hypothesen, welche mit dem Fachbereich bzw. dem Management diskutiert wird, um Handlungsempfehlungen ableiten zu können.
Data Scientist werden in verschiedenen Branchen gesucht, da Unternehmen unterschiedlicher Industrien Daten vermehrt sammeln und speichern, beispielsweise in der Gesundheitsbranche, der Logistik, der produzierenden Industrie, Banken und Versicherung, Marketing und Vertrieb, der Handelsbranche oder dem Personalwesen.
Da gut ausgebildete Data Scientist derzeit schwer am Arbeitsmarkt zu finden sind, ist der durchschnittliche Lohn höher als in anderen Branchen. Das durchschnittliche Gehalt ist etwa 55.000 Euro Jahresbrutto, wobei je nach Berufserfahrung, Industrie und Standort größere Schwankungen möglich sind.
Individuelle In-House Data Analytivcs Schulung in Stuttgart
Data Science Kurse im Detail
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Die nächsten Kurse
Natural Language Processing Seminar. 1. Tag – Machine Learning Verfahren: Linguistische Vorverarbeitung, Textklassifikation bzw. Text Clustering (Python Module spacy bzw. scikit-learn). 2. Tag – Neuronale Netze: Wortvektoren, TextKlassifizikation mit LSTM, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (z.B. für Übersetzung), Transferlernen mit vortrainierten Modellen. (Keras/Tensorflow)
Dieser praxisorientierte Kurs zeigt Ihnen wie Sie große Datenmengen (Big Data) mit PySpark (Python und Apache Spark) verarbeiten und analysieren können. Neben einer ausführlichen Einführung in PySpark wird die Integration von dem Python Datenanalyse Module Pandas in PySpark behandelt. Zudem werden die Möglichkeiten der Anwendung von Machine Learning in PySpark erläutert.
(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.
(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.
(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.
(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.
(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.
(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.
(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.
(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).
3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.
Dieser praxisorientierte Kurs zeigt Ihnen wie Sie große Datenmengen (Big Data) mit PySpark (Python und Apache Spark) verarbeiten und analysieren können. Neben einer ausführlichen Einführung in PySpark wird die Integration von dem Python Datenanalyse Module Pandas in PySpark behandelt. Zudem werden die Möglichkeiten der Anwendung von Machine Learning in PySpark erläutert.
(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.
In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.
Natural Language Processing Seminar. 1. Tag – Machine Learning Verfahren: Linguistische Vorverarbeitung, Textklassifikation bzw. Text Clustering (Python Module spacy bzw. scikit-learn). 2. Tag – Neuronale Netze: Wortvektoren, TextKlassifizikation mit LSTM, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (z.B. für Übersetzung), Transferlernen mit vortrainierten Modellen. (Keras/Tensorflow)
(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.
(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.
(3 Tage) Einführung in DL mit Schwerpunkt Bilddaten. Allgemeine Theorie der Neuronalen Netze und Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Use-Cases aus dem Image Processing: Bildklassifizierung, Objektdetektierung mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung.
(3 Tage) Einführung in die Datenanalyse und Machine Learning mit R. Wichtige Datenstrukturen in R, das Paket data.table für effiziente Datenanalyse. Statistiken berechnen. Eigene Funktionen schreiben. Plotten mit ggplot2. Erste ML-Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering).
3 Tages Kurs (R) mit einer knappen Einführung in die Statistik. Der Fokus liegt auf der Umsetzung der intuitiv erklärten Theorie in R, um Statistiken auf Daten eigenständig berechnen zu können und Daten mit dem data.table Paket analysieren zu können.
(5 Tage) Einstieg in die Programmiersprache Python mit Fokus auf Data Science / Machine Learning. Mit u.a. folgenden Algorithmen: Regression, Random Forest, Clustering. Verwendete Pakete: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, statsmodels.
(3 Tage) Einführung in die Programmiersprache Python für Programmierer mit Grundkenntnissen einer anderen Programmiersprache. Vorstellung häufig gebrauchter Python Bibliotheken und Einführung in die Objektorientierte Programmierung.
Dieser praxisorientierte Kurs zeigt Ihnen wie Sie große Datenmengen (Big Data) mit PySpark (Python und Apache Spark) verarbeiten und analysieren können. Neben einer ausführlichen Einführung in PySpark wird die Integration von dem Python Datenanalyse Module Pandas in PySpark behandelt. Zudem werden die Möglichkeiten der Anwendung von Machine Learning in PySpark erläutert.
(2 Tage) Aufbauend auf Kenntnissen in Python, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn umgesetzt und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen erklärt, u.a.: Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz, K-Means, DBSCAN Clustering.
Natural Language Processing Seminar. 1. Tag – Machine Learning Verfahren: Linguistische Vorverarbeitung, Textklassifikation bzw. Text Clustering (Python Module spacy bzw. scikit-learn). 2. Tag – Neuronale Netze: Wortvektoren, TextKlassifizikation mit LSTM, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (z.B. für Übersetzung), Transferlernen mit vortrainierten Modellen. (Keras/Tensorflow)
In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie Zeitreihen Daten in Python analysieren und visualisieren können. Neben klassischen Methoden zur Zeitreihenvorhersage (ARMA) werden auch Maschinelle Lernen Methoden behandelt (RNN, LSTM). Verwendete Python Module sind: pandas, matplotlib, plotly, datetime, statsmodels, sklearn, keras.
(3 Tage) Grundlagen von Deep-Learning. Theorie der Neuronalen Netze und praktische Umsetzung mit Keras / Tensorflow (Python) auf high-performance GPUs. Einführung in CNNs, RNNs und LSTMs zur Bearbeitung von Bild-, Text- und Sequenzdaten. Training bei wenig Daten. Bekannte Netzwerkarchitekturen.
(3 Tage) Kompakter Einstieg in Python für Datenanalyse und Data Science. Grundlagen über pandas DataFrame, Grafiken erstellen, Machine Learning und erste Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, seaborn, scikit-learn.
Weitere Schulungsorte
Datenbasierte Produkte und Entscheidungen im Unternehmen
In der heutigen digitalen Welt werden viele moderne Unternehmen mit Daten überflutet. Mit dem Fortschritt der Technologie gewinnt die Analyse und Verarbeitung dieser Daten deshalb mehr und mehr an Bedeutung. Doch ohne das Fachwissen von Spezialisten, die sich mit dem Thema datascience auseinandersetzen, sind diese Daten nichts wert. Leider sind sich viele Unternehmen noch immer nicht bewusst, welchen Wert ein Datenwissenschaftler für ein Unternehmen hat.
Wofür steht Data Science?
Vereinfacht gesagt ist Data Science (im deutschen auch Datenwissenschaft) das Studium von Daten. Sie dient dazu, aus jeder Art von Daten – strukturierten und unstrukturierten – Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen. Data Science beinhaltet die Prozesse der Erfassung, Sammlung, Speicherung, Analyse und Präsentation von Daten, um nützliche Informationen effektiv zu extrahieren. Angesichts der großen Datenmengen, die von modernen Unternehmen und Organisationen verwaltet werden, ist die Datenwissenschaft zu einem integralen Bestandteil der IT geworden. Erfahrene Datenwissenschaftler sind in der Lage, relevante Fragen zu identifizieren, Daten aus vielen Datenquellen zu sammeln und die Ergebnisse in Lösungen umzusetzen.
Tools von Data Science
Bei den Analysetools können verschiedene Tools eingesetzt werden. Bei der Datenaufbereitung, dem Erstellen von Grafiken und dem Trainieren von Data Science Algorithmen sind die bekanntesten verwendeten Programmiersprachen Python oder R. Auch Matlab findet je nach Industrie Anwendung. Grafische Tools erleichtern die Analyse, da keine Programmierkenntnisse notwendig sind. Diese sind jedoch oft in der Flexibilität der Anwendung eingeschränkt, ermöglichen aber, die sehr einfache und effiziente Bearbeitung von Standardaufgaben. Zu nennen sind hier z.B. der SPSS Modeler, Knime, Weka oder RapidMiner. Die verschiedenen Tools unterscheiden sich in der Lizenzgebühr, manche bieten freie Varianten an oder eine open source Variante.
Auswahl aus unseren Data Science Schulungen
Unsere Seminare in Stuttgart für Data Mining und Datenwissenschaft bieten Ihnen nicht nur die Grundlagen, sondern bringen Ihnen die bekanntesten Algorithmen näher. Eine Auswahl der verschiedenen Kurse, aus denen Sie wählen können:
Schulung: Data Science in R (Grundlagen von R für Data Analytics)
Dieser dreitägige Einführungskurs gibt Ihnen einen Überblick über die Programmiersprache R, einschließlich der Grundlagen des Data Mining und der Datenwissenschaft. Unsere Ausbilder helfen Ihnen beim Schreiben von Funktionen und bei der Implementierung von Kontrollflüssen in R. Sie lernen auch, wie Sie Daten aus verschiedenen Formaten einlesen, mit ggplot2 plotten oder Daten bereinigen können. Sie können Algorithmen in R trainieren und validieren, einen Train-Test Datensplit durchführen und Qualitätskriterien zur Bewertung eines Algorithmus berechnen und interpretieren. Daneben werden auch die bekannten Algorithmen des Data Mining wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, k-Means-Clustering erläutert. Am Ende des Seminars werden Sie in der Lage sein, diese voneinander zu unterscheiden und in R in den Code zu schreiben.
Schulung: Data Science Intensivseminar
Unser Intensivseminar gibt einen Überblick über Python, die beliebteste Programmiersprache in den Bereichen Data Science und Data Mining. Hier werden Sie lernen, wie man Daten aus verschiedenen Formaten und Datenbanken importiert, sowie Plotdaten mit Seaborn / Matplotlib oder Daten mit Pandas bereinigen kann. Unsere Ausbilder werden Ihnen auch die wichtigsten Datentypen in Python erklären und Ihnen helfen, Ihre eigenen einfachen Funktionen zu schreiben. Zudem werden Sie lernen, wie man die Scikit-Learning-Bibliothek benutzt.
Schulung: Data Science in Python
Unsere dreitägige Data Science Python Schulung eignet sich für Anfänger in Python, die bereits über Grundwissen einer anderen Programmiersprache besitzen. Hier erfahren Sie, wie Sie Python in Data Science und Data Mining einsetzen und für die Datenanalyse verwenden können. Dabei liegt unser Fokus auf der praktischen Umsetzung der Algorithmen in Python. Zudem erlernen Sie die Nutzung der Pandas, Matplotlib, Seaborn und Scikit-Learn Bibliotheken. Das Ziel des Seminars ist, simple Data Mining Algorithmen für die Analyse von Daten einzusetzen zu können und selbstständig erste Datenanalysen durchzuführen.
