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Data Science Academy

Data Science mit Python - Level 1

Alle Schritte einer erfolgreichen Datenanalyse.
  • Einführung in Python
  • Daten sammeln und aufbereiten
  • Datenbanken anbinden
  • Einführung in Pandas
  • Big Data mit Python
  • Daten beschreiben und visualisieren
  • Die Methode der k nächsten Nachbarn
  • Klassifikations- und Regressionsbäume

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit Python - Level 2

Grundlagen und Regressionsmethoden.
  • Methoden des maschinellen Lernens
  • Lineare Algebra
  • Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Klassische & Bayes’sche Statistik
  • Lineare Regression
  • Die Maximum Likelihood Methode
  • Regression mit nichtlinearen Basisfunktionen
  • Boosted Trees für Regressionsprobleme

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit Python - Level 3

Klassifikation und unüberwachtes Lernen.
  • Logistische Regression
  • Lineare Diskriminanzanalyse
  • Nichtlineare Diskriminanzanalyse
  • Naive Bayes Verfahren
  • Support Vector Machines
  • Boosted Trees für Klassifikationsprobleme
  • Hauptkomponentenanalyse und Dimensionsreduzierung
  • Clustering

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit Python - Level 4

Neuronale Netze und Deep Learning.
  • Neuronale Netze verstehen
  • Ein neuronales Netz selbst programmieren
  • Den MNIST-Datensatz analysieren
  • Neuronale Netze optimieren
  • Die Keras Bibliothek verstehen und einsetzen
  • Text mit CNN - RNN - LSTM analysieren
  • Text mit LSTM erzeugen
  • Bilderkennung und Stiltransfer mit neuronalen Netzen verstehen

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 1

Alle Schritte einer erfolgreichen Datenanalyse.
  • Einführung in R
  • Daten sammeln und aufbereiten
  • Datenbanken anbinden
  • Einführung in das tidyverse
  • Big Data mit R
  • Daten beschreiben und visualisieren
  • Die Methode der k nächsten Nachbarn
  • Klassifikations- und Regressionsbäume

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
18./19. Juni 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 2

Grundlagen und Regressionsmethoden.
  • Methoden des maschinellen Lernens
  • Lineare Algebra
  • Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Klassische & Bayes’sche Statistik
  • Lineare Regression
  • Die Maximum Likelihood Methode
  • Regression mit nichtlinearen Basisfunktionen
  • Boosted Trees für Regressionsprobleme

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
2./3. Juli 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 3

Klassifikation und unüberwachtes Lernen.
  • Logistische Regression
  • Lineare Diskriminanzanalyse
  • Nichtlineare Diskriminanzanalyse
  • Naive Bayes Verfahren
  • Support Vector Machines
  • Boosted Trees für Klassifikationsprobleme
  • Hauptkomponentenanalyse und Dimensionsreduzierung
  • Clustering

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
15./16. Oktober 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 4

Neuronale Netze und Deep Learning.
  • Neuronale Netze verstehen
  • Ein neuronales Netz selbst programmieren
  • Den MNIST-Datensatz analysieren
  • Neuronale Netze optimieren
  • Die Keras Bibliothek verstehen und einsetzen
  • Text mit CNN - RNN - LSTM analysieren
  • Text mit LSTM erzeugen
  • Bilderkennung und Stiltransfer mit neuronalen Netzen verstehen

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
26./27. November 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Programmieren mit R - Level 1

Einstieg in die moderne, funktionale und objektorientierte Sprache R.
  • R als Taschenrechner, numerische Vektoren
  • Logische Vektoren und Textvektoren
  • Erweiterte Vektoren: Datum, Matrizen, Arrays
  • Data Frames & Listen
  • Funktionen
  • Verzweigungen und Wiederholungen, Map & Reduce
  • Import und Export
  • Präsentationen und Berichte erstellen mit RMarkdown

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
25./26. Juni 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Programmieren mit R - Level 2

Professionell entwickeln mit R.
  • Umgebungen - Zuweisung - Closures
  • Funktionale Programmierung
  • Objektorientierte Programmierung: S3 & S4 Objekte
  • Objektorientierte Programmierung: RC und R6
  • Laufzeitoptimierung
  • Speicheroptimierung
  • Programmieren - Testen - Debuggen
  • R Pakete: Verwenden - Erstellen - Verteilen

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
12./13. November 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Suchmaschinen-Optimierung mit R - Level 1

SEO mit Web-Scraping und Data Science.
  • Grundlagen in R
  • Web-Scraping mit R
  • Daten mit APIs beschaffen
  • R Pakete für SEO kennenlernen
  • Grundlagen in Machine Learning
  • Ranking Modelle erstellen
  • Traffic Modelle erstellen
  • Performance Dashboards erstellen

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
29./30. Oktober 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Suchmaschinen-Optimierung mit R - Level 2

SEO und Deep Learning.
  • Sprache und SEO
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Natural Language Generation (NLG)
  • Deep Learning mit Keras
  • Automatisches Textverständnis
  • Search Intent
  • Clustering
  • Word Embedding

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
3./4. Dezember 2020 - Basel
Inhouse nach Absprache

Flask

Webanwendungen entwickeln mit Python / Flask.
  • Eine minimale Flask App verstehen
  • Quick Tour HTML/CSS/JavaScript
  • Templates verwenden
  • Formulare erstellen
  • Datenbanken anbinden
  • REST-Anwendungen erstellen
  • Mails versenden

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Shiny

Webanwendungen entwickeln mit R/Shiny.
  • Eine minimale Shiny App verstehen
  • Quick Tour HTML/CSS/JavaScript
  • Reaktive Ausdrücke / Variablen
  • Zustände speichern
  • Dynamische Benutzerschnittstellen
  • Shiny Modules
  • Dashboards erstellen
  • Erweiterungen mit JavaScript und HTML Widgets

Dauer
2 Tage
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Häufige Fragen

Die Schulungen können von Unternehmen, Organisationen, Stiftungen und öffentlichen Einrichtungen zur Weiterbildung ihrer Mitarbeiter oder auch von Freiberuflern und selbständig Gewerbetreibenden gebucht werden.

Offene Seminare finden in Basel statt.

Inhouseseminare können innerhalb des DACH-Raums gebucht werden und finden in den Räumen der buchenden Organisation statt.

Offene Seminare kosten pro Tag und Teilnehmer 980 CHF zzgl. MWSt.

Für Inhouseseminare fordern Sie bitte ein Angebot an.

Ja. Wir stellen komplett vorkonfigurierte Laptops zur Verfügung. Ihre Arbeitsergebnisse können Sie bequem von zuhause herunterladen.

Pro Schulungstag bearbeiten wir gemeinsam vier Module mit einer Länge von je 90 Minuten. Zwischen den Modulen lassen Pausen von einer Stunde zur Mittagszeit und je 30 Minuten zwischen den anderen Modulen Zeit für vertiefende Diskussionen und frische Luft.

An einem Training können maximal 12 Personen teilnehmen.

Wir haben bisher Teams bei folgenden Kunden geschult:

  • Bausparkasse Schwäbisch Hall
  • BayernLB
  • Berliner Sparkasse
  • Commerzbank AG
  • DZBank
  • Lego
  • NordLB
  • Novartis
  • SABIC
  • Sparkassen Rating und Risikosysteme GmbH

Fragen Sie gern nach detaillierten Referenzen.

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Wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen.
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Ihr Trainer

Karl-Kuno Kunze

Karl-Kuno Kunze

Geschäftsführer und Trainer
daqana GmbH

Karl-Kuno Kunze erwarb Diplome in Physik und in Wirtschaftsphysik, ein DEA de Physique des Liquides der Universität Paris und ein MSc in Mathematical Finance der Universität Oxford.

Er wurde zunächst in theoretischer Physik promoviert, dann in Wirtschaftswissenschaften.

Nach mehr als fünfzehn Jahren Praxis in der Anwendung quantitativer Modelle in der Finanzwirtschaft gründete er daqana und lehrt als Professor für Wirtschaftsmathematik und Statistik an der Ostfalia Hochschule in Wolfsburg.