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Prof. Dr. Barbara Dinter
Lehrbeauftragte
Unternehmensdaten werden zunehmend als eines der wesentlichen Vermögenswerte einer Organisation gesehen. Deshalb ist es wichtig aktuelle Ansätze der Dataspeicherung und -analyse zu verstehen um diese gezielt einsetzen zu können. Das Profil „Data Business“ behandelt den Einsatz aktueller Konzepte und Werkzeuge, um aus Daten unternehmensrelevante Informationen abzuleiten. Der Aufbau von Datenbanken, der Einsatz von SQL für die Datenauswertung und Manipulation werden in diesem Profil genau so behandelt wir die Prinzipien des maschinellen Lernens. Gegenstand des Profils ist auch der Einsatz der Programmiersprachen Python bzw. R für die Datenanalyse und Datenpräsentation.
Titel | Stufe | Dauer | Beschreibung |
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Business Data Architecture | Mindset | 8 Stunden | Lernen Sie die Grundlagen relationaler Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) und deren Einschränkungen, den Aufbau einer Datenbank mit SQL (Structures Query Language), die Rolle von noSQL und Hadoop in der Big Data-Architektur sowie die Verwendung von Cloud-Computing- und Blockchain-Technologie für Daten kennen. |
Principles of Data Mining and Machine Learning | Mindset | 8 Stunden | Erläutern Sie die grundlegenden Konzepte von Data Mining und Machine Learning und bewerten Sie die Auswirkungen von Data Mining auf geschäftliche Entscheidungen. |
Foundations of Data Analysis with Python | Deep-Dive | 16 Stunden | Richten Sie eine Python-Programmierumgebung ein und schreiben und führen Sie einfache Programme mit Python für statistische Berechnungen und Grafiken aus. |
Data Analysis with Python in Action | Implementation Workshop | 32 Stunden | Demonstrieren Sie die Fähigkeit, Daten mit Python in der Praxis zu analysieren. Analysieren Sie ein gegebenes Problem, definieren Sie die Anforderungen, richten Sie eine Python-Programmierumgebung ein und konfigurieren und programmieren Sie einfache Anwendungen. |
Lehrbeauftragte
Lehrbeauftrager
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