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Kurshandbuch
UPS-MNDDS_D
Data Science Basics
Inhaltsverzeichnis
  1. Data Science
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus Master Wirtschaftsinformatik (Quellstudiengang: 161316c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 1 Monat / Teilzeit: 2 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Master Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Master-Niveau ist anspruchsvoller als auf Bachelor-Niveau. Vorhandenes Grundlagenwissen im gewählten Fachbereich ist deshalb von Vorteil.

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLMDWDS01
Data Science
Fakten zum Modul

Modul: Data Science (DLMDWDS)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLMDWDS01 (Data Science)
Kursbeschreibung
Der Kurs Data Science bietet den Rahmen, um aus Daten Wert zu schaffen. Nach einer Einführung behandelt der Kurs, wie geeignete Anwendungsfälle identifiziert und die Leistung von…
Der Kurs Data Science bietet den Rahmen, um aus Daten Wert zu schaffen. Nach einer Einführung behandelt der Kurs, wie geeignete Anwendungsfälle identifiziert und die Leistung von datengesteuerten Methoden bewertet werden. Der Kurs behandelt Techniken für die technische Verarbeitung von Daten und stellt dann fortgeschrittene mathematische Techniken und ausgewählte Methoden der künstlichen Intelligenz vor, die zur Datenanalyse und für Vorhersagen verwendet werden.
Kursinhalte
  1. Einführung Data Science
    1. Überblick über Data Science
    2. Tätigkeiten der Data Science
    3. Datenquellen
    4. Deskriptive Statistik
  2. Use Cases und Bewertung
    1. Data Science Use Cases (DSUCs)
    2. Bewertung
  3. Datenvorverarbeitung
    1. Übermittlung von Daten
    2. Datenqualität, Bereinigung und Transformation
    3. Datenvisualisierung
  4. Verarbeitung von Daten
    1. Stufen der Datenverarbeitung
    2. Methoden und Arten der Datenverarbeitung
    3. Ausgabeformate der verarbeiteten Daten
  5. Ausgewählte mathematische Techniken
    1. Hauptkomponentenanalyse
    2. Clusteranalyse
    3. Lineare Regression
    4. Zeitreihenanalyse
    5. Methoden zur Datentransformation
  6. Ausgewählte Techniken der künstlichen Intelligenz
    1. Stütz-Vektor-Maschinen
    2. Künstliche neuronale Netze
    3. Weitere Ansätze

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