Hands-On Seminar: Applied AI and Big Data

In dieser Schulung werden die Einsatzmöglichkeiten von KI-Verfahren zur Gewinnung geschäftsrelevanter Erkenntnisse anhand praktischer Übungen vermittelt.

Ausbildungsziel

Die Kompetenzfelder eines Data Scientist sind vielfältig. Als Newbie stehen Sie vor Herausforderungen: „Womit beginne ich?“, „Wie gehe ich vor?“, „Welche Werkzeuge sind für mich geeignet?“, „Welche theoretischen Grundlagen brauche ich?“.

Diese Schulung adressiert diese Herausforderungen. Die Schulungsteilnehmenden lernen anhand praktischer Hands-On-Übungen mit gängigen Werkzeugen die Tätigkeiten eines Data Scientist kennen. Dies umfasst das Sammeln, Verstehen, Aufbereiten und Visualisieren von Daten sowie die Datenanalyse mit Hilfe von Machine-Learning Methoden und neuronalen Netzen. Dabei werden zunächst die theoretischen Grundlagen vermittelt und anschließend das Erlernte im Rahmen praktischer Übungen mit gängigen Werkzeugen angewendet.

Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu realisieren und die Möglichkeiten maschineller Lernverfahren und Werkzeuge zu bewerten.

Zielgruppe

Sie sind Praktiker*in und interessieren sich für die Anwendung analytischer Fragestellungen.

Voraussetzungen

Sie verfügen über etwas Programmiererfahrung (vorzugsweise in Python) und über Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse. Typischerweise haben Sie einen Abschluss in einem MINT-Fach.

Inhalte

Termin 1 

  • Motivation und Überblick
  • Agiler Prozess zur Datenanalyse anhand CRISP-DM
  • Datenvisualisierung und visuelle Analysen mit Jupyter Notebook

Termin 2

  •   (Big) Data Architekturen und Technologien (z.B. Apache Kafka, Elastic Stack 
  • Datenaufbereitung und Datenanalysemodelle

    Termin 3

  • Einführung in Deep Learning mit TensorFlow 2
  • CNNs und ihre praktische Umsetzun

Termin 4

  •   Eine praktische Einführung in Zeitreihen
  •   Zusammenfassung und Abschluss

Rahmen

Der Kurs wird online in vier Terminen durchgeführt. Jeder Termin dauert 150 Minuten, in welchen die notwendigen theoretischen Grundlagen vermittelt und gemeinsame praktische Übungsaufgaben mittels Jupyter Notebooks in der Gruppe bearbeitet werden. Am Ende eines Termins werden Hausaufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden herausgegeben. Jeder Teilnehmer hat dazu die Möglichkeit, sich individuell im Rahmen einer Chat-Funktionalität (Mattermost) während der Bearbeitung unterstützen zu lassen. Die Bearbeitung der Aufgaben erfolgt durch jeden Teilnehmer selbständig auf einer Cloud-basierten Infrastruktur (Styx Cluster), die für die Dauer des Kurses zur Verfügung gestellt wird. Die Installation von Software auf dem eigenen Rechner ist nicht erforderlich.

Aufwand:

o   Theorie und Übungsaufgaben: 4 x 150 Minuten (inkl. 15 Minuten Pause)

o   Hausaufgaben: ca. 4 x 60 Minuten (mittlere Zeitaufwand)

Tagungssprache: Deutsch (Unterlagen auf Englisch)

Maximale Teilnehmer*innenzahl: 10
Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Veranstaltungsort:
Online

Teilnahmegebühr: 1.900 Euro

Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG. Sie umfasst Begleitunterlagen (auf Englisch) und Verpflegung.

Falls Sie die Anmeldung über eine Bestellung vornehmen, erbitten wir eine Kopie der Bestellung an "datascientist(at)iais.fraunhofer.de".

Termine und Anmeldung

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Termine
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Stornogebühren