CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP)

Preis
Netto: €
MwSt.: €

Preis
Preis auf Anfrage

Dauer
5 Tage

Unternehmen und Arbeitsuchende:
dieser Kurs ist zu 100 % förderbar!

Standort

Kurssprache
englisch

Trainingslösung
Online Live

Jetzt Beratung vereinbaren als Favorit speichern Als PDF drucken/speichern

Daten stehen heute im Mittelpunkt strategischer Entscheidungen – moderne Analyseverfahren verwandeln große Informationsmengen in klare Muster und belastbare Prognosen. Im Fokus stehen strukturierte Workflows, nachvollziehbare Modellierung und der verantwortungsbewusste Umgang mit KI-gestützten Verfahren.

Zentrale Themen

Datenbereinigung, Transformation und Merkmalserstellung.
Analysekonzepte, statistische Tests und Mustererkennung.
Machine-Learning-Modelle für verschiedene Problemstellungen.
Modellbewertung, Optimierung und reproduzierbare Pipelines.
Transparenz, Fairness und praktikable Dokumentationsstandards.

Voraussetzung
Verständnis grundlegender Datenprozesse und technischer Abläufe.

Zielgruppe
Personen aus IT, Data, Wirtschaft oder Technik, die strukturierte Analysen erstellen und Entscheidungsprozesse mit fundierten Prognosen unterstützen möchten.

Ein kompakter Einblick in moderne Data-Science-Praxis, der aktuelle Methoden, klare Prozesse und nachhaltige KI-Anwendung verbindet.

Kursinhalte

Effiziente Geschäftsstrategien

Start eines Data Science-Projekts
Definition des Data-Science-Problems

Daten ETL-Workflow

Informationen extrahieren
Daten umwandeln
Daten integrieren

Datenanalyse

Analyse von Datensätzen
Erforschung der Verteilung der Daten
Einsatz von Diagrammen zur Datenanalyse
Vorverarbeitung von Informationen

Konzept für maschinelles Lernen

Erkennen von maschinellen Lernmodellen
Überprüfung einer Annahme

Aufbau von Klassifizierungssystemen

Modelltraining und Optimierung
Analyse der Modellleistung

Erstellung von Regressionsmodellen

Regressionsmodelle entwickeln und optimieren
Analyse von Regressionsmodellen

Entwicklung von Cluster-Modellen

Clustering-Modelle entwickeln und anpassen
Analyse von Clustering-Ergebnissen

Fertigstellung eines Data-Science-Projekts

Stakeholder informieren
Modelle in Webanwendungen präsentieren
Produktionspipelines umsetzen und prüfen

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Certified Data Science Practitioner (CDSP)?

CDSP ist eine herstellerneutrale Data-Science-Zertifizierung, die praxisnahe Kompetenzen in Datenanalyse, Modellierung und Machine Learning vermittelt.

Welche Inhalte deckt das CDSP-Training ab?

Behandelt werden Datenaufbereitung, statistische Analyse, Modellbildung, Machine Learning, Evaluation von Modellen sowie ethische Aspekte in der Datenanalyse.

Gibt es Voraussetzungen für den CDSP-Kurs?

Grundkenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung sind hilfreich, aber kein Muss. Technisches Interesse und logisches Denken genügen oft.

Für wen eignet sich eine CDSP-Weiterbildung?

Ideal für Fachkräfte aus IT, Analyse, Business Intelligence oder angrenzenden Bereichen, die fundiertes Data-Science-Wissen aufbauen oder vertiefen wollen.

Was unterscheidet CDSP von anderen Data-Science-Zertifizierungen?