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Der Aufbaulehrgang vertieft praxisrelevante Kompetenzen in modernem Zeitreihen-Forecasting (inkl. Transformer-Modelle), dem professionellen Einsatz von LLMs und Agentensystemen im Unternehmen sowie Clean Coding mit Python für Data-Science-Projekte.
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Kursnummer: 421960163.200,00 EUR Kursnummer: 42196016 -
Kursnummer: 421960263.200,00 EUR Kursnummer: 42196026
Data Science und Business Analytics - Aufbau
Beschreibung
Moderne Methoden für Forecasting, LLMs und intelligente Agentensysteme
Der Aufbaulehrgang Data Science und Business Analytics vermittelt vertiefendes Wissen und zusätzliche Kompetenzen für Interessierte, die bereits erste Erfahrungen im Bereich Data Science gesammelt haben oder seit Längerem in diesem Feld tätig sind. Er eignet sich ideal als Aufbaukurs für Teilnehmende, die bereits den Lehrgang „Data Science und Business Analytics“ besucht haben.
Modul 1: Forecasting für Zeitreihen
Modul 2: Large Language Models (LLMs)
Modul 3: Agenten
Modul 4: Clean Coding mit Python für Data-Science-Projekte
Modul 1: Forecasting für Zeitreihen
- Zentrale Begriffe der Zeitreihenanalyse: Trend, Saisonalität, Residuen, Kovariaten
- Additive vs. multiplikative Modelle
- Stationarität von Zeitreihen
- Lag-Plots und Autokorrelationsplots
- Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern
- Naive Zeitreihenforecasting-Methoden als Basismodelle
- Einführung in klassische Modelle wie ARIMA
- Moderne Zeitreihenforecasting-Modelle (z. B. Transformer): Funktionsweise und praktische Anwendung
- Unterschied zwischen One-Step- und Multi-Step-Forecasting
- Umgang mit multivariaten Zeitreihen
Modul 2: Large Language Models (LLMs)
- Überblick über verfügbare LLMs
- Auswahl geeigneter LLMs für den Einsatz im Unternehmen
- Benchmarking von LLMs, z. B. mit DeepEval
- Textvektorisierung in der Praxis
- Zusammenführung von Text- und tabellarischen Daten für Forecasts
- Nutzung von LLMs zum Aufruf eigener Funktionen (z. B. für Datenbankabfragen)
Modul 3: Agenten
- Von statischen Prompts zu autonomen Agenten
- Einführung in moderne Agentensysteme
- Einsatz von LLMs als Reasoning-Engine
- Grenzen klassischer Chatbots
- Überblick über Agenten-Frameworks wie OpenAI Agents, LangGraph und LlamaAgents
- Praxisbeispiel: Entwicklung eines Data-Analyst-Agenten
Modul 4: Clean Coding mit Python für Data-Science-Projekte
- Unterschiede zwischen imperativer, prozeduraler und objektorientierter Programmierung (OOP)
- Organisation von Code in eigenen Python-Modulen
- Automatische Erstellung von Code-Dokumentationen
- Systematisches Testen von Code
- Clean-Coding-Prinzipien: Theorie und praktische Anwendung
- Umgang mit virtuellen Python-Umgebungen für unterschiedliche Projekte
Voraussetzungen
Kenntnisse, wie sie im Lehrgang „Data Science und Business Analytics“ vermittelt werden.
Zielgruppe
Der Aufbaukurs richtet sich an Teilnehmende mit Vorkenntnissen in Data Science und vertieft zentrale praxisrelevante Themen. Behandelt werden unter anderem Zeitreihenanalyse und -forecasting (klassische Verfahren sowie Machine-Learning- und Transformer-Ansätze), der praktische Einsatz von Large Language Models (LLMs) im Unternehmensumfeld inklusive Benchmarking, RAG-Anwendungen, Agentensysteme für Data-Science-Analysen sowie die professionelle Organisation von Python-Projekten (Clean Code, Module, Tests, Dokumentation).
Alle praktischen Übungen finden in einer Jupyter-Notebook-Umgebung statt.
Alle praktischen Übungen finden in einer Jupyter-Notebook-Umgebung statt.
Förderungen - Kurskosten zurückholen
Für diese Veranstaltung können Sie die AK-Zukunftsaktie beantragen. Informieren Sie sich jetzt über Voraussetzungen und Rahmenbedingungen der Arbeiterkammer und profitieren Sie persönlich und finanziell durch Höherqualifizierung.
Sie können bares Geld sparen: Reichen Sie einfach Ihre berufliche Weiterbildung beim zuständigen Finanzamt über Ihre Arbeitnehmerveranlagung / Einkommensteuererklärung ein.
Inhouse Training - Individuelle Schulungen für Firmen und Unternehmen
Diese Schulung ist auch als individuelles Firmentraining (FIT) durchführbar.
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