Data Science voor niet-Data Scientists

Gegevens evenement

Data Science voor niet-Data Scientists

Tijd: September 4 2017 hele dag
Locatie: Amsterdam
Website of map: http://www.imf-online.com/vak…
Telefoon: 040 246 0220
Soort evenement: opleiding
Georganiseerd door: Joyce Teurlincx
Meest recente activiteit: 17 Aug

Naar Outlook of iCal (.ics) exporteren

Omschrijving evenement

Data Science voor niet-Data Scientists - Waarom?

Vrijwel elk bedrijf onderkent inmiddels het nut van Big Data en wat daarmee bereikt kan worden. Als gevolg daarvan is men naarstig op zoek naar Data Scientists. De vraag naar Data Scientists is in de afgelopen jaren dan ook met 50% gegroeid en uit onderzoek blijkt dat dit enorme tekort alleen nog maar verder zal oplopen. Om het tekort aan Data Scientists op te losen is er inmiddels een tussenlaag van zakelijke gebruikers ontstaan die het gat tussen de hoog opgeleide technische Data Scientist en de meer zakelijk georiënteerde data discovery analist opvullen. Nieuwe, krachtige en betaalbare tools maken het inmiddels mogelijk data te analyseren zonder diepgaande technische kennis van de onderliggende IT applicaties en infrastructuur.

In deze unieke 5-daagse training doet u de kennis en ervaring op om een aantal van de analytische functies die oorspronkelijk voorbehouden waren aan de Data Scientist uit te voeren.

Doelgroep

Bent u business analist, data analist, Business Intelligence (BI) Specialist, IT manager, of business manager en wilt u aan de hand van de juiste tools zelf leren hoe u uw business data kunt gebruiken, analyseren en er zinvolle inzichten uit kunt halen, dan is dit de training voor u!


Wat leert u in deze training?

Na deze 5-daagse training bent u in staat om als niet-Data Scientist de belangrijkste data gerelateerde taken uit te voeren met gebruikmaking van de point-and-click mogelijkheden van SAS Visual Analytics: data toegang en data manipulatie, data onderzoek met gebruikmaking van analytics en het opzetten van voorspellende modellen. U leert hoe u:

  • data uit verschillende formats kunt laden
  • data kunt voorbereiden voor analyse
  • data kunt analyseren met gebruikmaking van effectieve data visualisering
  • data mining tools kunt opzetten en vergelijken

Meer informatie

Kijk voor meer informatie op onze website of neem contact met ons op via info@imf-online.com.

Prikbord

Opmerking

Meld je eerst aan bij Archief 2.0 om bij Data Science voor niet-Data Scientists opmerkingen toe te kunnen voegen!

Word lid van Archief 2.0

Bijwonen (1)

Zoeken in Archief 2.0

Loading

© 2017   Gemaakt door Archief 2.0.   Verzorgd door

Banners  |  Een probleem rapporteren?  |  Algemene voorwaarden