Data Science - Datenvorbereitung & Qualitätssicherung Excel
Entdecken Sie die Welt des Maschinellen Lernens (ML) in Excel und bauen Sie Ihre Fähigkeiten für ML & Data Science aus
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What You Will Learn!
- Grundlegende Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen in Excel und Data Science aufbauen, ohne komplexen Code zu schreiben
- Data Science: Vorbereiten von Rohdaten (in Excel) für die Analyse mit QA-Tools wie Variablentypen, Bereichsberechnungen und Tabellenstrukturen
- Beschreibung und Visualisierung von Verteilungen mit Histogrammen, Kerndichten, Heatmaps und Violin-Plots (in Excel)
- Verwendung intuitiver, benutzerfreundlicher Tools wie Microsoft Excel zur Einführung und Enthüllung von Tools und Techniken des maschinellen Lernens
- Data Science: Analysieren von Datensätzen unter Verwendung gängiger univariater und multivariater Profiling-Metriken (in Excel)
- Data Science: Untersuchen Sie multivariate Beziehungen mit Streudiagrammen und Korrelationen (in Excel)
Description
Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens in Excel!
Erfahren Sie grundlegende Data-Science- und Predictive-Analytics-Fähigkeiten, ohne einen einzigen Code zu schreiben. Unser Kurs macht Data Science in Excel leicht zugänglich und vermittelt leistungsstarke Machine-Learning-Tools und Techniken, ohne die Notwendigkeit einer Programmiersprache.
Warum dieser Kurs?
Im Gegensatz zu anderen Data-Science- und Machine-Learning-Kursen werden Sie in diesem Kurs keine Zeile Code schreiben. Wir setzen auf vertraute und benutzerfreundliche Tools wie Microsoft Excel, um komplexe Konzepte zu vermitteln. Bevor Sie in Programmiersprachen wie Python oder R eintauchen, werden Sie verstehen, WIE und WARUM maschinelles Lernen funktioniert.
Kursüberblick:
In diesem Kurs decken wir folgende Themen ab:
1. Einführung und Landschaft des maschinellen Lernens in Excel:
- Verstehen Sie den Prozess, die Definition und die Landschaft des maschinellen Lernens.
2. Vorläufige Datenqualitätssicherung:
- Lernen Sie Variablentypen, Leerwerte, Bereichs- und Zählberechnungen und andere wichtige Aspekte in Excel kennen.
3. Univariate Profilierung:
- Tauchen Sie ein in Histogramme, Häufigkeitstabellen, Mittelwert, Median, Modus, Varianz und mehr - alles in Excel.
4. Multivariate Profilierung:
- Entdecken Sie Violin- und Box-Plots, Kernel-Dichten, Heatmaps, Korrelationen und vieles mehr - weiterhin in Excel.
Während des Kurses werden reale Szenarien vorgestellt, um Schlüsselkonzepte zu festigen. Sie werden mit tatsächlichen Fallstudien aus dem Bereich Business Intelligence in Verbindung gebracht, wie z.B. die Bereinigung von Produktbestandsdaten für ein Lebensmittelgeschäft, die Analyse von Olympiade-Athleten-Demografien und die Visualisierung von Verkehrsunfällen mit Heatmaps.
Wenn Sie eine solide Grundlage für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft schaffen möchten, ist dies der richtige Kurs für Sie.
Was Sie erhalten:
Melden Sie sich noch heute an und profitieren Sie von:
- Hochwertigen On-Demand-Videos
- Praxisnahen Fallstudien in Excel
- Umfassenden Quizzes zu jedem Thema
- Downloadbarer Excel-Projektdatei
- 30-Tage-Geld-zurück-Garantie
Beginnen Sie Ihre Reise in die Welt des maschinellen Lernens und der Datenanalyse - viel Spaß beim Lernen!
Who Should Attend!
- Alle, die die Grundlagen des maschinellen Lernens anhand von Demos aus der Praxis und intuitiven, kristallklaren Erklärungen erlernen möchten - Datenanalysten oder BI-Experten, die in die Datenwissenschaft einsteigen oder ein grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen aufbauen möchten - R- oder Python-Anwender, die ein tieferes Verständnis für die Modelle und Algorithmen hinter ihrem Code suchen
- Datenanalysten oder BI-Experten, die in die Datenwissenschaft einsteigen oder ein grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen aufbauen möchten
- R- oder Python-Anwender, die ein tieferes Verständnis für die Modelle und Algorithmen hinter ihrem Code suchen
