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Data Science: Der Weg von Big Data zu Smart Data

Daten sind im Zeitalter der Digitalisierung eine der wichtigsten Ressourcen geworden. Mit ihnen lassen sich beispielsweise Katastrophen vorhersagen und verhindern, medizinische Fortschritte schneller erzielen und Wettbewerbsvorteile generieren. Der praxisorientiere Kurs bildet Sie zum Data Scientist aus und befähigt die Teilnehmenden unter Verwendung des Statistikprogrammpakets R, selbständig komplexe Aufgabenstellungen mit Hilfe von Methoden der Explorativen Datenanalyse, Regressionsanalyse, Klassifikation, Diskrimination und Clustering, Neuronalen Netzwerke und Hauptkomponentenanalyse zu bearbeiten, auszuwerten und zu interpretieren.

Mit Hilfe von konkreten Anwendungsbeispielen können Sie das Erlernte direkt in der Praxis anwenden. Die Daten für die Praxisbeispiele stammen dabei aus den Umwelt- und Biowissenschaften, der Medizin, dem Transportwesen, der Finanzwirtschaft und der Lebensmittelindustrie.

Inhalte und Schwerpunkte

  • Sie erlernen die Grundzüge des Statistikprogrammpakets R (Open Source) und führen damit Datenanalysen durch.
  • Sie bekommen einen Einblick in die Vielfalt der statistsichen Modellbildung.
  • Sie erwerben eine systematisch strukturierte Arbeitsweise.
  • Sie bauen eine Problemlösungskompetenz auf dem Gebiet der Data Science auf.

Der Kompaktkurs besteht aus 8 Modulen:

  • Modul 1: Der Data Scientist – Schlüsselfigur im Business- und Data-Understanding
  • Modul 2: Einstieg in das Programmsystem R: Problemanalyse und Datengewinnung
  • Modul 3: Data Mining: Aufbereiten der Information und Explorieren der Rohdaten
  • Modul 4: Methoden der statistischen Modellierung in R
  • Modul 5: Logistische Regression (binäre Responsevariable)
  • Modul 6: Klassifikationsbäume und Regression Trees
  • Modul 7: Künstliche Neuronale Netze
  • Modul 8: Latente Variablen und Dimensionsreduktion

Zielgruppen

Der Kurs richtet sich an Personen, die mit einer Vielfalt von Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen konfrontiert sind und sich aktuelles Wissen im Bereich der statistischen Datenanalyse, Modellierung und Interpretation aneignen wollen. Wie beispielsweise

  • Medizinerinnen und Mediziner,
  • Logistikerinnen und Logistiker,
  • Personen aus der Tourismusbranche,
  • Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus dem Bauwesen.

Eine akademische Ausbildung auf Fachhochschul- oder Universitätsniveau mit Basiswissen in Statistik ist erwünscht.

Grüne Datenwolke auf schwarzem Hintergrund.

Termine und Fristen

Nächster Kurstermin: 12., 13., 26. und 27. September 2019

Kursort: TU Graz, Kopernikusgasse 24, 3. OG, Seminarraum für Statistik

Anmeldung: bis 1. September 2019

Eckdaten

  • Dauer: 4 Tage (8 Module, pro Tag 2 Module)
  • Abschluss: Teilnahmebestätigung der TU Graz
  • Unterrichtssprache: Deutsch
  • Teilnahmegebühren:

    • 1.290 Euro (MwSt.-frei) pro Person
    • 1.090 Euro pro Person ab 3 Teilnehmenden eines Unternehmens
    • 900 Euro für TU Graz-Angehörige
      In den Gebühren sind Kursunterlagen und Pausenkaffee enthalten.

  • Kursort: TU Graz
Ernst Stadlober
Ernst Stadlober, wissenschaftlicher Leiter des Kurses

Sammeln, analysieren und extrahieren der Information aus einer großen Datenmenge ist mit dem Programmpaket R leicht möglich. Eine systematische explorative Analyse und die Vereinfachung von hoch-dimensionalen Datensätzen erlaubt eine problemgerechte Modellierung. Dazu werden grundlegende Konzepte vorgestellt und deren Tragfähigkeit anhand praktischer Fallbeispiele gezeigt. Damit erhalten die Kursteilnehmerinnen und -teilnehmer das nötige Rüstzeug für die Modellierung und Interpretation komplizierter Daten.

Vera Poschauko, Bildquelle: sara-sera – TU Graz

Kontakt

Vera POSCHAUKO
Mag.
TU Graz Life Long Learning
Tel.: +43 316 873 4932
vera.poschaukonoSpam@tugraz.at

Anmeldung

Wenn Sie sich zum Kurs anmelden möchten, übermitteln Sie das ausgefüllte Anmeldeformular per E-Mail an vera.poschaukonoSpam@tugraz.at.

Anmeldeschluss: 1. September 2019

Wissenschaftliche Leitung

Ernst STADLOBER
Univ.-Prof.i.R. Dipl.-Ing. Dr.techn.
Institut für Statistik
Tel.: +43 316 873 6478
e.stadlobernoSpam@tugraz.at

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