Schulung · Workshop · Coaching · Beratung
Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig
Data-Science-Beratung und Workshops: Fragestellung, Statistik, Data Mining und Machine Learning mit Python und R, Ergebnisse deuten – online oder vor Ort.
Warum kündigen bestimmte Kunden? Welche Produkte werden zusammen gekauft? Wie viel Ware brauchen wir im nächsten Quartal? Solche Fragen lassen sich mit den Daten beantworten, die in den meisten Unternehmen schon vorhanden sind – wenn die Frage präzise gestellt, die Stichprobe sauber gewählt und das Ergebnis richtig gelesen wird. Genau dabei unterstützen wir: in der Beratung für Entscheider, im Workshop mit Fachbereichen und in Schulungen für alle, die selbst mit Python, R oder SQL analysieren.
Data Science ist hier als Arbeitsweise gemeint – von der Fragestellung über explorative Analyse, Statistik und Modell bis zur Präsentation. Wie die Daten technisch bereitgestellt werden, behandelt die Seite Big Data + Data Science; wie Daten für Sprachmodelle und KI-Anwendungen aufbereitet werden, steht unter Big Data und KI.
Sie ordnen Data Science, maschinelles Lernen und KI im Unternehmen richtig ein, stellen Ihrem Datenteam die entscheidenden Fragen und erkennen, welches Analyseergebnis eine Maßnahme trägt – ganz ohne selbst zu programmieren.
Am Ende des Seminars wissen Sie, wie Data Science von der Frage über Stichprobe und Bereinigung zur belastbaren Antwort kommt – und beurteilen Analysen, Diagramme und KI-Ergebnisse, ohne selbst Programmierer:in zu sein.
Sie laden, bereinigen und verdichten Daten mit Java-Streams und Records, visualisieren sie mit JavaFX und bauen Klassifikatoren selbst oder mit Tribuo und Smile – direkt dort, wo Ihre Java-Systeme laufen.
Sie beantworten Marketingfragen mit statistischen Methoden – explorative Analyse, Regression, Vorhersage, Clusteranalyse und Conjoint – und setzen jede davon parallel in R, Python und Tableau um.
Sie wissen, wie Daten in Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes liegen, unterscheiden strukturierte von unstrukturierten Daten und lesen Mittelwerte, Wahrscheinlichkeiten und Korrelationen, ohne typischen Fehlschlüssen zu erliegen.
Sie durchlaufen ein ML-Projekt einmal vollständig – von der Problemformulierung über AutoML und Designer in Azure Machine Learning bis zur überwachten Pipeline im Betrieb.
Von den Grundlagen bis zur Anwendung: Sie bereiten Daten in Dokument-, Wide-Column- und Graph-Datenbanken mit Python auf, erkunden sie in Jupyter und bauen daraus Merkmale und Modelle, deren Ergebnisse zurück in die Datenbank fließen.
Mit Data Mining in Python finden Sie Segmente, Warenkorbregeln, saisonale Muster und Stimmungen in Texten – und belegen mit sauberer Validierung, dass ein gefundenes Muster mehr ist als Zufall.
Sie wenden die zentralen Data-Mining-Verfahren in R an – von PCA und DBSCAN über Apriori und ARIMA bis zur Sentiment-Analyse mit tidytext – und belegen mit tidymodels, dass ein gefundenes Muster stabil ist.
Sie arbeiten Data-Science-Fragen mit Python durchgängig ab – Daten laden und aufbereiten mit NumPy und pandas, Geodaten kartieren, Modelle mit scikit-learn bauen und das Ganze als versioniertes, getestetes Projekt pflegen.
Sie durchlaufen den Analyseprozess von der Fragestellung bis zur Aussage, verstehen Felder, Schlüssel und Joins, setzen ein Datenprojekt sauber auf und bereinigen Daten so, dass jede Zahl nachvollziehbar bleibt.
Sie schreiben numerischen Code in Julia, der sich so knapp liest wie Python oder MATLAB und so schnell läuft wie kompilierter Code – von Zahlen und Arrays über Multiple Dispatch bis zu eigenen Typen und Projektumgebungen.
Sie verstehen, wie Maschinen aus Daten lernen, bereiten Tabellendaten mit pandas auf und bauen mit scikit-learn ein erstes Modell, dessen Güte Sie ehrlich messen und erklären können.
Sie führen Python-Skripte mit pandas und scikit-learn direkt in Microsoft SQL Server aus, stellen Modelle als Stored Procedures bereit und lassen die Daten dabei in der Datenbank.
Sie rechnen mit NumPy-Arrays in beliebig vielen Dimensionen, nutzen Broadcasting, Zufallsgenerator und lineare Algebra gezielt und bringen Bestandscode sicher auf NumPy 2.
Sie lesen, bereinigen, verknüpfen und verdichten Tabellendaten mit pandas so, dass der Code schnell, speichersparend und mit pandas 3 zukunftsfest ist – vom ersten `read_csv` bis zur Pivot-Tabelle und Grafik.
Wer gezielt R lernen möchte, findet eine eigene Seite zu R.
Die Data-Science-Beratung hilft, eine Fragestellung so zu schärfen, dass sie sich mit Daten beantworten lässt, und bewertet, ob die vorhandenen Daten dafür reichen. Im Data-Science-Workshop arbeiten Fachbereich und Analysten gemeinsam an einem konkreten Fall, etwa einer Kundensegmentierung, und legen Kennzahlen und nächste Schritte fest. Die Schulung vermittelt Methoden und Werkzeuge, vom Datenverständnis bis zum Modell. Im Coaching begleiten wir Analystinnen und Analysten bei einem laufenden Projekt und besprechen Zwischenergebnisse, bevor sie in eine Entscheidung einfließen.
Einzelpersonen, die zum Data Scientist oder Data Analyst umschulen möchten, können zertifizierte Online-Weiterbildungen nutzen, die mit Bildungsgutschein nach AZAV oder für Beschäftigte über das Qualifizierungschancengesetz förderfähig sind.
Mit beidem. Python ist verbreitet, wenn Analysen in Anwendungen oder Pipelines einfließen; R ist in Statistik, Forschung und Marktforschung stark. Wir richten uns nach dem, was in Ihrem Team bereits genutzt wird.
Für die Seminare für Entscheider und Einsteiger reicht Schulmathematik; Begriffe wie Streuung, Wahrscheinlichkeit und Korrelation werden erklärt. Machine-Learning-Seminare setzen Programmiergrundlagen voraus.
Nicht immer. Viele Fragen lassen sich mit geschulten Fachleuten im eigenen Bereich beantworten. In der Beratung klären wir, welche Aufgaben im Haus bleiben können und welche Kenntnisse dafür fehlen.
Wir üben mit Beispieldaten oder mit Auszügen, die Sie freigeben und bei Bedarf vorher anonymisieren. Auf Wunsch arbeiten wir direkt in Ihrer Umgebung, sodass die Daten Ihr Haus nicht verlassen.
Ab 900 Euro pro Tag (netto zzgl. MwSt.) für bis zu drei Teilnehmende. Für größere Gruppen oder eine Begleitung über mehrere Termine gibt es nach dem Vorgespräch ein Angebot.
Wir unterstützen Sie in einem strukturierten Prozess bei der Erarbeitung neuer Erkenntnisse und Perspektiven durch zielgerichtete Fragen und relevanten Input.
Wir starten mit einem Impulsvortrag über Ihr Thema. Gemeinsam entwickeln wir dann Ihre Vision und definieren Ziele. Dabei stellen wir sicher, dass jeder gehört wird, die Diskussion beim Thema bleibt und Ergebnisse erarbeitet werden.
Wir liefern Wissen und Erfahrung zu Ihrem Thema und gestalten eine aktive sowie intensive Lernerfahrung, mit dem Ziel, Können zu vermitteln und aufzubauen.
