ZIELGRUPPEN
Das Seminar Predictive und Advanced Analytics richtet sich an Mitarbeiter im Controlling oder in Fachbereichen mit Interesse an erweiterten Analysemethoden, BI und Big Data-Experten, Business Analysten in Fachbereichen sowie IT-Mitarbeiter mit Aufgaben und Interessen im Bereich der erweiterten Analysemethoden.

SEMINARNUTZEN

• Sie eignen sich das benötigte Fachwissen für den Einstieg in Advanced Analytics und die effektive Nutzung von Big Data an.
• Sie erfahren in diesem Seminar die wichtigsten Punkte zu strukturiertem Projektwissen für den Aufbau und die Umsetzung von Big Data-/Advanced Analytics-Projekten.
• Sie erhalten einen Überblick über gängige Technologien und Produkte für Advanced Analytics.
• Sie erlangen einen fundierten Einblick in statistische Methoden aus dem Bereich des Machine Learnings anhand konkreter Use Cases.
• Sie bekommen einen ersten Einblick in die bei den Data Scientisten so beliebte Sprache Python und sammeln praktische Erfahrungen durch Übungen mit dem cloudbasierten grafischen Data Science Werkzeug von Microsoft Azure.
• Sie erfahren, wie Sie Cloud-Lösungen für Advanced Analytics nutzbringend einsetzen können.

IHRE  TRAINER

Sarem Seitz ist seit vielen Jahren im Bereich Data Science und Data Engineering tätig und hat zahlreiche Unternehmen bei Advanced Analytics und Machine Learning Themen beraten. Bei QUNIS unterstützt er Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von Advanced Analytics Use-Cases und allgemeinen Datenplattformen. Vor seiner Zeit bei QUNIS hat er unter anderem als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Universität Bamberg Lehrveranstaltungen im Bereich des maschinellen Lernens abgehalten

Philipp Schlechter ist Experte für offene und moderne Architekturen im Bereich Data & Analytics. Bevor er 2023 zu QUNIS kam hat er sowohl in beratender Funktion aus auch In-House zahlreiche Unternehmen dabei unterstützt, Datenplattformen zu bauen und mit deren Hilfe Use-Cases diesseits und jenseits der klassischen BI zu realisieren. Bei QUNIS leitet er die Domain Data und treibt in dieser Funktion primär die Themen Architektur und Innovation im Bereich von Datenprodukten.

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