Crashkurs Data Science

 

Termine:  

08.11.2019; 22.11.2019

13.12.2019

 

Teilnehmerzahl: max. 10
Kleingruppe bis 3 Teilnehmer möglich
Dauer: 2 Tage
Unterrichtszeiten: Freitag:   18:00 Uhr bis 20:30 Uhr + Samstag: 09:00 Uhr bis 13:00 Uhr
Abschluss/Zertifikat: Zertifikat
Ansprechpartner: Team LBI
Tel.: 09191 – 35 108 97
info@leibniz-bildungsinstitut.de
Veranstaltungsort: Leibniz Bildungsinstitut
Hainstraße 10
91301 Forchheim
Fördermöglichkeiten: Bayerischer Bildungsscheck
Preis: 1.490 €

Kursbeschreibung und Zielgruppe:

Der Kurs vermittelt Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python sowie den Umgang mit den Tools Anaconda und Jupyter Notebook und der Einbindung bestimmter Bibliotheken.

Zudem vermittelt der Kurs einen Überblick über relevante Themen aus Statistik und Stochastik.

Darüber hinaus werden spezielle Techniken vermittelt wie z.B.:

Financial Modeling (z.B. mit Warren Buffetts Firma Berkshire Hathaway), Konkurrenzanalyse und Betrugserkennung (z.B. Geldwäsche, Kreditkartenbetrug).

Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage Klienten durch Techniken des Maschinellen Lernens in finanziellen, strategischen und operativen Fragen kompetent beraten zu können.

Praktische Bedeutung: Sie werden sich mittels Data Science Methoden mit den Kardinalfragen der Geldanlage beschäftigen (vgl. „Innerer Wert“ eines Unternehmens) und versuchen wie die Vordenker Benjamin Graham und Warren Buffett zu handeln (i. S. v. „Animal Spirits“ des Investierens).

Darüber hinaus können Sie sich an Themen aus Projekten der PEGASUS-Consulting Abteilung des Leibniz Bildungsinstitutes (z.B. „Financial Data Science“ (Vgl. Damian Borth in: Handelsblatt, 29.07.2018, Nr. 143, S. 31.)) beteiligen.

Inhalte 1. Tag (Theorie):

Daten und die KI-Wirtschaft heute und morgen; Python: Scikit-learn, Jupyter Notebook, Numpy, SciPy, Pandas und Matplotlib; Stochastik und Statistik, Lineare Algebra und die naive lineare Vorgehensweise; Unterscheidung zwischen Test-Daten und Trainings-Daten; Überwachtes und unüberwachtes Lernen; Klassifikation (Ja – Nein Frage), Regression (Kontinuität), Overfitting, Underfitting und K-NN; Arten des unüberwachten Lernens und Herausforderungen; Vorverarbeitung und Skalieren; Financial Data Science I: Spezifische Fragen; Financial Data Science II: Wertpapieranalyse, Konkurrenzanalyse, Buffetttown und das Konzept des „Inneren Wertes“

Inhalte 2. Tag (Praxis):

Test-Daten und Trainings-Daten; Überwachtes und unüberwachtes Lernen; Arten des unüberwachten Lernens und Herausforderungen; Klassifikation (Ja – Nein Frage), Regression (Kontinuität), Overfitting, Underfitting und K-NN;Vorverarbeitung und Skalieren; Lineare Modelle und Naive Bayes-Klassifikation; Financial Data Science I: Spezifische Fragen; Financial Data Science II: Wertpapieranalyse, Konkurrenzanalyse, Buffetttown und das Konzept des „Inneren Wertes“

Perspektive nach der Qualifizierung:

Im Zeitalter von Industrie 4.0 finden Data Scientisten vielfältige Arbeitsmöglichkeiten in nahe allen Industriezweigen. Das aussagekräftige Zertifikat vom Leibniz Bildungsinstitut gibt detaillierten Einblick in Ihre erworbenen Qualifikationen und verbessert Ihren beruflichen Ein- und Aufstieg.

Teilnahmevoraussetzung:

Jeder, der Freude hat sich mit Daten zu beschäftigen (sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren).

Jetzt Data Scientist werden!