Data Science

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Kursbeschreibung und Zielgruppe:

Der Kurs vermittelt Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python sowie den Umgang mit den Tools Anaconda und Jupyter Notebook und der Einbindung bestimmter Bibliotheken.

Zudem vermittelt der Kurs einen Überblick über relevante Themen aus Statistik und Stochastik.

Darüber hinaus werden spezielle Techniken vermittelt wie z.B.:

Financial Modeling (z.B. mit Warren Buffetts Firma Berkshire Hathaway), Konkurrenzanalyse und Betrugserkennung (z.B. Geldwäsche, Kreditkartenbetrug).

Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage Klienten durch Techniken des Maschinellen Lernens in finanziellen, strategischen und operativen Fragen kompetent beraten zu können.

Praktische Bedeutung: Sie werden sich mittels Data Science Methoden mit den Kardinalfragen der Geldanlage beschäftigen (vgl. „Innerer Wert“ eines Unternehmens) und versuchen wie die Vordenker Benjamin Graham und Warren Buffett zu handeln (i. S. v. „Animal Spirits“ des Investierens).

Darüber hinaus können Sie sich an Themen aus Projekten der PEGASUS-Consulting Abteilung des Leibniz Bildungsinstitutes (z.B. „Financial Data Science“ (Vgl. Damian Borth in: Handelsblatt, 29.07.2018, Nr. 143, S. 31.)) beteiligen.

Inhalte 1. Tag (Theorie):

Daten und die KI-Wirtschaft heute und morgen; Python: Scikit-learn, Jupyter Notebook, Numpy, SciPy, Pandas und Matplotlib; Stochastik und Statistik, Lineare Algebra und die naive lineare Vorgehensweise; Unterscheidung zwischen Test-Daten und Trainings-Daten; Überwachtes und unüberwachtes Lernen; Klassifikation (Ja – Nein Frage), Regression (Kontinuität), Overfitting, Underfitting und K-NN; Arten des unüberwachten Lernens und Herausforderungen; Vorverarbeitung und Skalieren; Financial Data Science I: Spezifische Fragen; Financial Data Science II: Wertpapieranalyse, Konkurrenzanalyse, Buffetttown und das Konzept des „Inneren Wertes“

Inhalte 2. Tag (Praxis):

Test-Daten und Trainings-Daten; Überwachtes und unüberwachtes Lernen; Arten des unüberwachten Lernens und Herausforderungen; Klassifikation (Ja – Nein Frage), Regression (Kontinuität), Overfitting, Underfitting und K-NN;; Vorverarbeitung und Skalieren; Lineare Modelle und Naive Bayes-Klassifikation; Financial Data Science I: Spezifische Fragen; Financial Data Science II: Wertpapieranalyse, Konkurrenzanalyse, Buffetttown und das Konzept des „Inneren Wertes“






Abschluß: Zertifikat


Kursmaterial: Skripte


Fördermöglichkeiten: Arbeitsagentur


Wir sind zugelassener Träger nach der AZAV und alle unsere Angebote sind entsprechend zertifiziert. Ihre Teilnahme kann somit durch die Agentur für Arbeit oder das Jobcenter per Bildungsgutschein zu 100% gefördert werden.


Zielgruppe: Der Kurs richtet sich an alle, die die (richtigen) Fragen stellen und auch entsprechend beantworten wollen (vgl. Naomi Miyake und Donald A. Norman: „To Ask a Question, One Must Know Enough to Know What is Not Known.“ In: Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior 18, San Diego: 1979, S. 357- 364).
Ingenieure, Physiker, Natur- und Geisteswissenschaftler, Wirtschafts- und Finanzwissenschaftler, Kaufleute, Banker, Projekt-, Marketing- und IT-Manager


Voraussetzung: Jeder, der Freude hat sich mit Daten zu beschäftigen (sammeln, untersuchen, bereinigen, bearbeiten und manipulieren).


Kontakt: Info@leibniz-bildungsinstitut.de Tel.:09191/3510897

Zielgruppe

Termine

Für dieses Angebot sind folgende Durchführungen bekannt:
Termin Preis Ort Bemerkungen
09.02.19 - 10.02.2019
1990 € Konrad-Ott-Straße 2
91301 Forchheim