Data Science

Lerne die Grundlagen der Python-Programmierung und wende Algorithmen des maschinellen Lernens an, um Finanzdaten zu analysieren, Vorhersagemodelle zu erstellen und datengestützte Investitionsentscheidungen zu treffen.

Lernen Sie, zeitgestempelte Daten mithilfe von Python, Pandas, statistischen Modellen und modernen Bibliotheken für maschinelles Lernen zu analysieren, zu visualisieren und Prognosen zu erstellen.

Schaffen Sie eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und Deep Learning, indem Sie die Theorie der linearen Regression und deren Implementierung in Python von Grund auf beherrschen.

Schaffen Sie eine solide Grundlage im Bereich der prädiktiven Modellierung, indem Sie die Mathematik und die Python-Implementierung der binären Klassifizierung erlernen.

Meistern Sie statistische und maschinelle Lernmodelle in Python, um zeitliche Daten zu analysieren, zukünftige Trends vorherzusagen und prädiktive Pipelines für Finanzen, Vertrieb und Betrieb zu erstellen.

Meistern Sie grundlegende Regressionstechniken, um kontinuierliche Daten aus der realen Welt vorherzusagen, von Immobilienpreisen bis hin zu Finanztrends, anhand klarer Python-Beispiele.

Beherrschen Sie die Grundlagen der Regression und Klassifikation, um Ihre ersten Vorhersagemodelle in Python zu erstellen.

Transformieren Sie Ihre Supply-Chain-Abläufe, indem Sie Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um die Nachfrage zu prognostizieren, den Bestand zu optimieren und die Logistikeffizienz zu verbessern.

Erstellen Sie prädiktive Modelle und prognostizieren Sie zukünftige Trends mit grundlegenden Zeitreihentechniken wie ETS und ARIMA mit Python.

Verwenden Sie Python und scikit-learn, um Sportdaten zu analysieren und Modelle zu erstellen, die Spielergebnisse und Spielerleistung vorhersagen.

Verstehen Sie grundlegende statistische Modellierungskonzepte und wenden Sie sie mit Python für Datenanalyse und Vorhersage an.

Meistern Sie fortgeschrittene Regressionstechniken, einschließlich GLMs und Glättungs-Splines, um komplexe Datenmuster zu analysieren und Ihre Fähigkeiten zur prädiktiven Modellierung zu verbessern.

Verstehen und Anwenden der linearen Regression zur Messung von Zusammenhängen zwischen Variablen anhand praktischer Erklärungen und Übungen.

Lernen Sie, lineare Regressionsmodelle mit SPSS und Excel zu erstellen, zu interpretieren und zu validieren, um Herausforderungen in der realen Welt zu lösen.

Lernen Sie, statistische Modelle in SPSS zu erstellen und zu interpretieren, um Ergebnisse vorherzusagen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Arbeiten Sie anhand von kommentierten Chart-Übungen, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Mustererkennung zu verbessern – und üben Sie die Identifizierung über verschiedene Zeitrahmen und Anlageklassen hinweg.