Course Outline

Inleiding tot Data Science/AI

  • Kennis verwerven door middel van data
  • Kennisrepresentatie
  • Waardecreatie
  • Data Science overzicht
  • AI-ecosysteem en nieuwe benadering van analyse
  • Sleuteltechnologieën

Data Science werkstroom

  • Crisp-dm
  • Data voorbereiding
  • Modelplanning
  • Model gebouw
  • Communication
  • Inzet

Data Science technologieën

  • Languages gebruikt voor prototyping
  • Big Data technologieën
  • End-to-end oplossingen voor veelvoorkomende problemen
  • Inleiding tot Python taal
  • Integratie van Python met Spark

AI in Business

  • AI-ecosysteem
  • Ethiek van AI
  • Hoe AI in het bedrijfsleven te stimuleren

Data bronnen

  • Soorten gegevens
  • SQL versus NoSQL
  • Data opslag
  • Data voorbereiding

Data Analysis – Statistische benadering

  • Waarschijnlijkheid
  • Statistics
  • Statistische modellering
  • Toepassingen in zakelijk gebruik Python

Machine learning in het bedrijfsleven

  • Onder toezicht versus zonder toezicht
  • Forecasting problemen
  • Classificatieproblemen
  • Clusterproblemen
  • Onregelmatigheidsdetectie
  • Aanbeveling motoren
  • Associatiepatroonmijnbouw
  • ML-problemen oplossen met Python taal

Diep leren

  • Problemen waarbij traditionele ML-algoritmen falen
  • Ingewikkelde problemen oplossen met Deep Learning
  • Inleiding tot Tensorflow

Natuurlijke taalverwerking

Data visualisatie

  • Visuele rapportageresultaten van modellering
  • Veel voorkomende valkuilen bij visualisatie
  • Datavisualisatie met Python

Van data naar besluit – communicatie

  • Impact maken: datagedreven verhalen vertellen
  • Effectiviteit van invloed
  • Managen van Data Science projecten

Requirements

Geen

 35 Hours

Number of participants



Price per participant

Getuigenissen (4)

Related Courses

Kaggle

14 Hours

Accelerating Python Pandas Workflows with Modin

14 Hours

GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS

14 Hours

Anaconda Ecosystem for Data Scientists

14 Hours

Data Analysis with Python, Pandas and Numpy

14 Hours

Machine Learning with Python and Pandas

14 Hours

Scaling Data Analysis with Python and Dask

14 Hours

FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development

14 Hours

Developing APIs with Python and FastAPI

14 Hours

Scientific Computing with Python SciPy

7 Hours

Game Development with PyGame

7 Hours

Web application development with Flask

14 Hours

Advanced Flask

14 Hours

Build REST APIs with Python and Flask

14 Hours

Related Categories

1