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IT-Trainer Jobs und Stellenangebote: CompTIA DataX, CompTIA, Netzwerk- und System-Administrator.

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Agenda

Mathematics and Statistics

• Anwenden der passenden statistischen Methode oder des Konzepts
• Erklären von Wahrscheinlichkeits- und Modellierungskonzepten und deren Verwendung
• Erklären der Bedeutung von Konzepten der Linearen Algebra und des Grundlagenwissens in der Analysis
• Vergleichen und Unterscheiden verschiedener Arten von Zeitreihenmodellen

Modeling, Analysis, and Outcomes

• Verwenden der passenden Methode oder des Prozesses der Explorativen Datenanalyse (EDA)
• Analysieren von gängigen Problemen mit Daten
• Anwenden von Techniken zur Datenanreicherung und -erweiterung
• Durchführen eines Modellentwurfsiterationsprozesses
• Analysieren der Ergebnisse von Experimenten und Tests, um finale Modell-Empfehlungen und Auswahlen zu begründen
• Übersetzen der Ergebnisse und Kommunizieren mittels passender Methoden und Medien

Machine Learning

• Anwenden grundlegender Konzepte des Machine Learning
• Anwenden passender statistischer Konzepte des überwachten Machine Learning
• Anwenden von Konzepten des baumbasierten überwachten Machine Learning
• Erklären von Konzepten im Zusammenhang mit Deep Learning
• Erklären von Konzepten im Zusammenhang mit unüberwachtem Machine Learning

Operations and Processes

• Erklären der Rolle von Data Science in verschiedenen Geschäftsbereichen
• Erklären des Prozesses und Zwecks der Gewinnung unterschiedlicher Datentypen
• Erklären von Konzepten zur Datenaufnahme und -speicherung
• Implementieren gängiger Techniken zur Datenaufbereitung (Data Wrangling)
• Anwenden von Best Practices während des gesamten Data Science-Lebenszyklus
• Erklären der Bedeutung von DevOps- und MLOps-Prinzipien in der Data Science
• Vergleichen und Unterscheiden verschiedener Bereitstellungsumgebungen

Specialized Applications of Data Science

• Vergleichen und Unterscheiden von Optimierungskonzepten
• Erklären der Verwendung und Bedeutung von Konzepten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Erklären der Verwendung und Bedeutung von Konzepten der Computer Vision
• Erklären des Zwecks anderer spezialisierter Anwendungen in der Data Science