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Workshop: Data Science mit R oder Python
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Ort
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Kosten
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FRAUNHOFER AUSTRIA
Referenten
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Catherine LaflammeFraunhofer Austria, Innovationszentrum »Digitale Transformation der Industrie«
Catherine Laflamme ist promovierte Physikerin mit langjähriger Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Data-Science-Projekten in unterschiedlichen Kontexten. Neben der Umsetzung von Projekten beschäftigt sie sich auch intensiv mit der Weiterentwicklung von Verfahren des maschinellen Lernens im Rahmen von Forschungsprojekten.
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Maximilian UlrichFraunhofer Austria, Innovationszentrum »Digitale Transformation der Industrie«
Maximilian Ulrich hat Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau studiert und begleitet seit mehreren Jahren erfolgreich Data-Science-Projekte in der Industrie. Er ist von Fraunhofer zertifizierter Data Scientist mit Schwerpunkt Deep Learning und referiert regelmäßig im Rahmen von Schulungen und Fachtagungen.
Die Möglichkeiten und Grenzen von Data Science lernt man am besten kennen, indem man einfache Aufgaben unter der Anleitung von Fachexperten praktisch umsetzt und die Erfahrungen ausgiebig diskutiert. Genau das machen wir in dieser Schulung, wobei der Fokus auf der speziellen Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken R oder der universellen Programmiersprache Python liegt.
ECKDATEN
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Dauer
- eintägig
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Zielgruppe
- Abteilungsleiter, F&E-Verantwortliche, IT-Projektleiter, interessierte Mitarbeiter*innen
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Termin
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Ort
- verschiedene Veranstaltungsorte in Westösterreich (Informationen folgen)
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Kosten
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Anmeldung
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Anmeldeschluss
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Voraussetzungen
- keine besonderen Vorkenntnisse notwendig; ein eigener Laptop wird für die gemeinsame Bearbeitung der Beispiele benötigt
Zielsetzung
Ziel dieser Schulung ist es den Teilnehmern einen kompakten und doch äußerst praxisnahen Einstieg in das Thema Data Science zu ermöglichen. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Sammlung von Erfahrungen mit einer Programmiersprache, die in Data-Science-Projekten häufig genutzt werden.
Inhalte
Grundlagen: Kurzeinführung in die Welt der Data Science: Grundlegende Konzepte und Mechanismen
Werkzeuge und Programmiersprachen: Überblick über Software-Werkzeuge und Programmiersprachen für Data Science
Rahmenbedingungen: Integrierte Entwicklungsumgebungen und nützliche Pakete
Umsetzung von Projekten: Die Phasen von Data-Science-Projekten in Theorie und Praxis
Vertiefungsmöglichkeiten: Weiterführende Vertiefungsmöglichkeiten im Themenfeld Data Science
Diskussion und Feedback
Key Learnings
Diese Schulung vermittelt Ihnen einen Überblick über die Durchführung von Data-Science-Projekten mit R oder Python:
Sie kennen grundlegende Konzepte und Mechanismen aus dem Bereich Data Science
Sie haben einen Überblick über relevante Werkzeuge und Programmiersprachen und können einschätzen welche Hilfsmittel für bestimmte Anwendungsfälle am besten geeignet sind
Sie finden sich in gängigen Entwicklungsumgebungen für R oder Python zurecht und kennen in der Praxis häufig verwendete Pakete
Sie haben unterschiedliche Analysetypen anhand von einfachen Beispielen angewendet und können die Möglichkeiten und Aufwände einschätzen
Sie wissen wie Sie bei der Umsetzung von Projekten in R oder Python gezielt an benötigteHilfestellungen herankommen können
Teilnahmebedingungen
Die Schulung wird in Kleingruppen mit maximal 12 TeilnehmerInnen durchgeführt