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E Giselbrecht.thomas@vlbg.wifi.at
Data Science und Business Analytics
Das Modul 7 startet während der Ausbildung mit einem Kick-Off-Meeting (Online). Während der Ausbildung gibt es 2 individuelle Coachings (Online) und den Abschluss bilden die Präsentation der Projekte vor Ort.
Die detaillierte Beschreibung finden Sie hier!
- Methodische und technische Ansätze von Business Intelligence und Big Data Analytics
- Strategische und organisatorische Aspekte z.B. Self Service BI
- Extraktion, Integration und Analyse von verteilten Daten
- Analysemethoden und Visualisierungsmöglichkeiten
- Python-Grundlagen
- Einführung Pandas: Python-Bibliothek zur Arbeit mit Tabellendaten
- Einführung NumPy: Python-Bibliothek zur Darstellung numerischer Daten
- Einführung Matplotlib: Python-Bibliothek zur Visualisierung von Daten
- Einführung Künstliche Intelligence und Machine Learning
- Einführung Analytic Manufacturing
- Einführung Predictive Maintenance
- Design Thinking und Business Modell Canvas-Tool für die Identifikation und Beschreibung von relevanten KI-Use Cases
Fallstudie: Uses Cases für KI mit Machine Learning im Unternehmenskontext
Modul 4: Machine Learning mittels Python; 20 UE; Prof. Brauer- Was ist Künstliche Intelligenz? Grundlegende Begriffe
- Was ist Maschinelles Lernen?
- Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
- Grundlagen von Big Data und Datenbanken
- Einführung Big Data Technologien wie Hadoop, MapReduce und Kafka
- Datenmodellierung und Datenbankabfrage SQL
- Einführung in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB
- Was ist Deep Learning?
- Geschichte des Deep Learning
- Übersicht über Deep Learning Modelle
- Wie werden Neuronale Netze trainiert?
Ein Neuronales Netz zur Prädiktion in TensorFlow/Keras selber bauen und trainieren Fallstudie 2:
Texte mit Neuronalen Netzen analysieren, z.B. Kundenzufriedenheit mit Produkten auf Basis von Rezensionen schätzen Modul 7: Praxisprojekt und Coaching; 20 UE; Prof. Brauer und Prof. Wind
- In diesem Modul gilt es, das in allen Modulen Erlernte selektiv anzuwenden und das Verständnis darüber zu vertiefen
- Ausgehend von einem selbst gewählten Fallbeispiel klärt der Teilnehmende die Ausgangssituation. Die dahinterliegenden geschäftsrelevanten Fragestellungen werden herausgearbeitet. Der Lösungsansatz wird entworfen, Technologieentscheidungen werden getroffen, die einzusetzenden Werkzeuge bestimmt
- Das Praxisprojekt wird durch die beteiligten Professoren begleitet und der Teilnehmende entsprechend gecoacht
- In einer Abschlusspräsentation wird das Projekt vorgestellt
Stundenplan
Im Rahmen der Ausbildung ist ein Projekt vorgesehen, das am Ende präsentiert wird.