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<!DOCTYPE FL_Course SYSTEM "https://www.flane.de/dtd/fl_course095.dtd"><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://portal.flane.ch/css/xml-course.xsl"?><course productid="18696" language="de" source="https://portal.flane.ch/swisscom/xml-course/sap-54011" lastchanged="2025-07-29T12:17:56+02:00" parent="https://portal.flane.ch/swisscom/xml-courses"><title>Data Science - Grundlagen der Datenauswertung bei Big Data Lösungen</title><productcode>54011</productcode><vendorcode>SA</vendorcode><vendorname>SAP</vendorname><fullproductcode>SA-54011</fullproductcode><version>1.0</version><objective>&lt;p&gt;Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einf&amp;uuml;hrung in das Thema &amp;sbquo;Data Science&amp;rsquo;. Nach dem Besuch des Seminars verf&amp;uuml;gen Sie &amp;uuml;ber das n&amp;ouml;tige Grundwissen und haben erste eigene Erfahrungen gesammelt.&lt;/p&gt;</objective><essentials>&lt;p&gt;Da das gesamte behandelte Wissen von Grund aufgebaut wird, werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt&lt;/p&gt;</essentials><audience>&lt;p&gt;Dieser Kurs wendet sich f&amp;uuml;r alle, die Interesse an Data Science haben und einen Gesamteinblick in die Thematik bekommen m&amp;ouml;chten.&lt;/p&gt;</audience><contents>&lt;p&gt;Data Science Starter Kit&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einf&amp;uuml;hrung in das Thema &amp;sbquo;Data Science&amp;rsquo;. Als Einstieg wird den Teilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet.&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen ber&amp;uuml;cksichtigt werden m&amp;uuml;ssen, um Daten als Verm&amp;ouml;genswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu k&amp;ouml;nnen.&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Von der Ideengenerierung &amp;uuml;ber die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des f&amp;uuml;hrenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen.&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Die Definition des Begriffes &amp;sbquo;Daten&amp;rsquo; wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet.&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen pr&amp;auml;sentiert: Data Warehouse, Data Lake und Hybride Architektur.&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning.&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Abschliessend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Der Kurs schliesst einen durchg&amp;auml;ngigen Use Case implementiert in Python und Alteryx mit entsprechenden Aufgaben zur Datenaufbereitung und -analyse ein.&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;p&gt;Behandelte Methoden/Modelle&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Datenstrategie&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Projektvorgehen CRISP-DM&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Data Warehouse, Data Lake, Hybrid Architecture&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Explorative Datenanalyse&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Regression&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Entscheidungsbaum&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Neuronale Netze&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Zeitreihenanalyse&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Visualisierungstypen&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;p&gt;Tools und Sprachen&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Python&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Alteryx&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;</contents><objective_plain>Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema ‚Data Science’. Nach dem Besuch des Seminars verfügen Sie über das nötige Grundwissen und haben erste eigene Erfahrungen gesammelt.</objective_plain><essentials_plain>Da das gesamte behandelte Wissen von Grund aufgebaut wird, werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt</essentials_plain><audience_plain>Dieser Kurs wendet sich für alle, die Interesse an Data Science haben und einen Gesamteinblick in die Thematik bekommen möchten.</audience_plain><contents_plain>Data Science Starter Kit


- Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema ‚Data Science’. Als Einstieg wird den Teilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet.
- Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Daten als Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können.
- Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen.
- Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet.
- Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: Data Warehouse, Data Lake und Hybride Architektur.
- Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning.
- Abschliessend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.
- Der Kurs schliesst einen durchgängigen Use Case implementiert in Python und Alteryx mit entsprechenden Aufgaben zur Datenaufbereitung und -analyse ein.
Behandelte Methoden/Modelle


- Datenstrategie
- Projektvorgehen CRISP-DM
- Data Warehouse, Data Lake, Hybrid Architecture
- Explorative Datenanalyse
- Regression
- Entscheidungsbaum
- Neuronale Netze
- Zeitreihenanalyse
- Visualisierungstypen
Tools und Sprachen


- Python
- Alteryx</contents_plain><duration unit="d" days="2">2 Tage</duration><pricelist><price country="AT" currency="EUR">1490.00</price></pricelist><miles/></course>