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07.12.2021 - 09.12.2021 | Online-Seminar

Data Quality and Data Preprocessing

In diesem Seminar lernen Analysten, Entwickler und Datenmanager Verfahren zur Beurteilung und Verbesserung der Datenqualität. Reale Daten weisen unterschiedliche Formate auf und enthalten oftmals kleine Fehler, welche negative Auswirkungen auf eine Analyse haben. Damit Sie das Potenzial Ihrer Daten voll ausschöpfen, vermittelt dieses Seminar die wesentlichen Bestandteile der modernen Datenvorverarbeitung. Praxisbezogen und interaktiv werden die Schulungsinhalte in kleinen Aufgaben angewandt.

Auch wenn bereits eine Vielzahl von datengetriebenen Anwendungen existieren, scheitern nach wie vor viele Projekte im Themenfeld der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Ein entscheidender Grund für das Scheitern ist das Vorliegen unzureichender Datenqualität. In derzeitigen Anwendungen entscheidet die Qualität der vorliegenden Daten auch maßgeblich über die Höhe des Projekterfolgs. Schätzungen zufolge können Umsätze durch Steigerung der Datenqualität um bis zu 20 Prozent steigen. Datenqualität ist demnach nicht nur eine notwendige Bedingung für den Projekterfolg. Hochwertige Daten bieten Unternehmen darüber hinaus einen eindeutigen sowie messbaren Mehrwert und Wettbewerbsvorteil.

Wir vermitteln Ihnen die wesentlichen Bestandteile der modernen Datenvorverarbeitung. Praxisbezogen und interaktiv werden die Schulungsinhalte in kleinen Aufgaben angewandt: Anhand eines Datensatzes setzen Sie die erlernte Theorie mit Python praktisch um. Nach dem Besuch dieser Schulung sind Sie in der Lage, die Datenvorverarbeitungen in Ihrem Alltag strukturiert und effizient durchzuführen und hochwertige Daten für nachfolgende Analysen bereitzustellen.

Zielgruppe:

Analyst:innen, die ihre Fähigkeiten zur Datenaufbereitung ausweiten wollen. Softwareentwickler:innen, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln. Interessierte aus der Forschung, die eine Orientierung im Bereich Data Science suchen.

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse werden vorausgesetzt; Basiswissen in Programmierung und im Umgang mit Datenbanken sind von Vorteil.

Maximale Teilnehmendenzahl:

Zwölf Teilnehmende, die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Kosten:

2850 Euro (Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG).

Programm:

Tag 1

- Data Set Properties, Requirements from Use Case, External Requirements
- Data Quality Check
- Data Integration & Synchronization

Tag 2

- Data Cleaning
- Data Transformation
- Data Augmentation & Balancing

Tag 3

- Data Reduction
- Data Quality Assessment & Data Preprocessing Performance Measures

Veranstalter:

- Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS (Sankt Augustin)
- Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT (Aachen)

Hinweise zur Teilnahme:
Bitte beachten Sie die angehängen Teilnahmebedingungen.

Ist die Schulung zu Ihrem favorisierten Termin bereits ausgebucht, haben Sie die Möglichkeit, sich auf die Warteliste setzen zu lassen. Die Warteliste ist für Sie unverbindlich und kostenlos. Sobald ein Platz frei wird, kümmern wir uns schnellstmöglich um eine Nachbesetzung und würden uns dann mit Ihnen in Verbindung setzen.

Termin:

07.12.2021 ab 09:30 - 09.12.2021 15:30

Veranstaltungsort:

Das Seminar findet online statt.
Online-Seminar
Nordrhein-Westfalen
Deutschland

Zielgruppe:

Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler

Relevanz:

überregional

Sachgebiete:

Informationstechnik

Arten:

Seminar / Workshop / Diskussion

Eintrag:

09.11.2021

Absender:

Susanne Krause

Abteilung:

Externe und interne Kommunikation

Veranstaltung ist kostenlos:

nein

Textsprache:

Deutsch

URL dieser Veranstaltung: http://idw-online.de/de/event70168

Anhang
attachment icon Teilnahmebedingungen für Data Scientist Schulungsmodule des Fraunhofer IAIS

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