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Data Science Academy

Bei daqana lernen Sie in kleinen Gruppen Data Science mit Python und R. Lernen Sie, wie Sie verlässliche Analysen erstellen und kommunizieren. Profitieren Sie von der Erfahrung aus etlichen Projekten und Seminaren. Wir bieten ausschließlich Inhouseseminare an.


Lernen Sie in Ihrem gewohnten Umfeld in eintägigen Seminaren. Abends sind Sie wieder zu Hause.

Bearbeiten Sie funktionierende Analysen, verstehen Sie, worauf es ankommt und passen Sie die Vorlagen an Ihre Bedürfnisse an.

Starten Sie durch mit vorkonfigurierten Laptops. Geben Sie dem Frust keine Chance.

Data Science

Data Science mit Python - Level 1

Alle Schritte einer erfolgreichen Datenanalyse.
  • Einführung in Python und Pandas
  • Daten sammeln und aufbereiten
  • Datenbanken anbinden
  • Daten beschreiben und visualisieren
  • Die Methode der k nächsten Nachbarn

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit Python - Level 2

Regressionsmethoden.
  • Klassische & Bayes’sche Statistik
  • Lineare Regression
  • Die Maximum Likelihood Methode
  • Regression mit nichtlinearen Basisfunktionen
  • Regressionsbäume
  • Regression mit Boosted Trees

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit Python - Level 3

Klassifikation und unüberwachtes Lernen.
  • Logistische Regression
  • Diskriminanzanalyse
  • Naive Bayes Verfahren
  • Support Vector Machines
  • Klassifikationsbäume
  • Boosted Trees für Klassifikationsprobleme
  • Hauptkomponentenanalyse und Dimensionsreduzierung
  • Clustering

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 1

Alle Schritte einer erfolgreichen Datenanalyse.
  • Einführung in R und das tidyverse
  • Daten sammeln und aufbereiten
  • Datenbanken anbinden
  • Daten beschreiben und mit ggplot2 visualisieren
  • Die Methode der k nächsten Nachbarn

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 2

Regressionsmethoden.
  • Klassische & Bayes’sche Statistik
  • Lineare Regression
  • Die Maximum Likelihood Methode
  • Regression mit nichtlinearen Basisfunktionen
  • Regressionsbäume
  • Regression mit Boosted Trees

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 3

Klassifikation und unüberwachtes Lernen.
  • Logistische Regression
  • Diskriminanzanalyse
  • Naive Bayes Verfahren
  • Support Vector Machines
  • Klassifikationsbäume
  • Boosted Trees für Klassifikationsprobleme
  • Hauptkomponentenanalyse und Dimensionsreduzierung
  • Clustering

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Deep Learning

Deep Learning mit Python

Praktische Einführung mit Keras.
  • Neuronale Netze verstehen
  • Die Keras Bibliothek einsetzen
  • Klassifikation mit neuronalen Netzen verstehen
  • Regression mit neuronalen Netzen verstehen
  • Texte und sequentiellen Daten analysieren
  • Einen Einblick in generative Verfahren erhalten

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Deep Learning mit R

Praktische Einführung mit Keras.
  • Neuronale Netze verstehen
  • Die Keras Bibliothek einsetzen
  • Klassifikation mit neuronalen Netzen verstehen
  • Regression mit neuronalen Netzen verstehen
  • Texte und sequentiellen Daten analysieren
  • Einen Einblick in generative Verfahren erhalten

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Programmieren mit R

Hinter den Kulissen von R

Datenstrukturen und Funktionsweise von R verstehen.
  • Umgebungen - Zuweisung - Closures
  • Darstellung von Daten in R
  • Funktionale Programmierung
  • Objektorientierte Programmierung: S3 & S4 Objekte
  • Objektorientierte Programmierung: RC und R6

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Performance und Pakete in R

Professionell Programmieren mit R
  • Laufzeitoptimierung
  • Speicheroptimierung
  • Programmieren - Testen - Debuggen
  • R Pakete: Verwenden - Erstellen - Verteilen

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Webanwendungen

Flask

Webanwendungen entwickeln mit Python / Flask.
  • Eine minimale Flask App verstehen
  • Quick Tour HTML/CSS/JavaScript
  • Templates verwenden
  • Formulare erstellen
  • Datenbanken anbinden
  • REST-Anwendungen erstellen
  • Mails versenden

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Shiny

Webanwendungen entwickeln mit R/Shiny.
  • Eine minimale Shiny App verstehen
  • Quick Tour HTML/CSS/JavaScript
  • Reaktive Ausdrücke / Variablen
  • Zustände speichern
  • Dynamische Benutzerschnittstellen
  • Shiny Modules
  • Dashboards erstellen
  • Erweiterungen mit JavaScript und HTML Widgets

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Häufige Fragen

Die Schulungen können von Unternehmen, Organisationen, Stiftungen und öffentlichen Einrichtungen zur Weiterbildung ihrer Mitarbeiter oder auch von Freiberuflern und selbständig Gewerbetreibenden gebucht werden.

Die Seminare können innerhalb des DACH-Raums gebucht werden und finden in den Räumen der buchenden Organisation statt. Nach Absprache können wir auch einen geeigneten Raum für die Veranstaltung suchen.

Sie können Inhouseseminare für maximal 10 Teilnehmer buchen. Unabhängig von der Teilnehmerzahl berechnen wir einen Tagessatz. Dieser beinhaltet Anreise und gegebenenfalls die Übernachtung sowie einen Laptop pro Teilnehmer. Fordern Sie bitte ein Angebot an.

Ja. Wir stellen komplett vorkonfigurierte Laptops zur Verfügung. Ihre Arbeitsergebnisse können Sie bequem von zuhause herunterladen.

Pro Schulungstag bearbeiten wir gemeinsam vier Module mit einer Länge von je 90 Minuten. Zwischen den Modulen lassen Pausen von einer Stunde zur Mittagszeit und je 30 Minuten zwischen den anderen Modulen Zeit für vertiefende Diskussionen und frische Luft.

An einem Training können maximal 10 Personen teilnehmen.

Wir haben bisher Teams bei folgenden Kunden geschult:

  • Bausparkasse Schwäbisch Hall
  • BayernLB
  • Berliner Sparkasse
  • Commerzbank AG
  • DZBank
  • Lego
  • NordLB
  • Novartis
  • SABIC
  • Sparkassen Rating und Risikosysteme GmbH

Fragen Sie gern nach detaillierten Referenzen.

Buchungsanfrage

Wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen.
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Ihr Trainer

Karl-Kuno Kunze

Karl-Kuno Kunze

Geschäftsführer und Trainer
daqana GmbH

Karl-Kuno Kunze erwarb Diplome in Physik und in Wirtschaftsphysik, ein DEA de Physique des Liquides der Universität Paris und ein MSc in Mathematical Finance der Universität Oxford.

Er wurde zunächst in theoretischer Physik promoviert, dann in Wirtschaftswissenschaften.

Nach mehr als fünfzehn Jahren Praxis in der Anwendung quantitativer Modelle in der Finanzwirtschaft gründete er daqana und lehrt als Professor für Wirtschaftsmathematik und Statistik an der Ostfalia Hochschule in Wolfsburg.