Executive Development Programme in ML Analytics: Strategic Outcomes
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Über diesen Kurs
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Kursdetails
• Fundamentals of Machine Learning (ML): Introduction to ML algorithms, supervised and unsupervised learning, regression, classification, clustering, and dimensionality reduction.
• Data Analysis and Visualization: Exploratory data analysis, data visualization techniques, and using Python libraries such as NumPy, pandas, and Matplotlib for data manipulation and visualization.
• Predictive Analytics: Predictive modeling techniques, time series analysis, and forecasting using ML algorithms and statistical models.
• Deep Learning: Introduction to neural networks, deep learning frameworks, and applications of deep learning in business analytics.
• Big Data Analytics: Hadoop, Spark, and NoSQL databases, and using distributed computing for big data analytics.
• Natural Language Processing (NLP): Text mining, sentiment analysis, and NLP techniques for unstructured data analysis.
• Machine Learning Operations (MLOps): DevOps for ML, MLOps pipelines, and automating model deployment and monitoring.
• Ethics in ML Analytics: Understanding the ethical implications of ML analytics, bias and fairness in ML models, and data privacy.
• Strategic ML Analytics: Developing a strategic approach to ML analytics, aligning ML analytics with business objectives, and measuring the impact of ML analytics on business outcomes.
Karriereweg
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Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frühe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
- Regelmäßige Zertifikatslieferung
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- Voller Kurszugang
- Digitales Zertifikat
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