Data Science Toolbox
Wissensgruppen und Schwerpunkte
Wissensgruppen und Wissensbereiche
Schwerpunkte
Zu den Schwerpunkten des Weiterbildungsangebotes gehören: Web-Scraping, Experimentdesign und -durchführung, Grundlagen der Datenverarbeitung in R, Regressionsanalyse und Interaktionseffekte, Netzwerkanalyse, Machine Learning, Datenvisualisierung
Gesamtkosten
Die Gesamtkosten des Weiterbildungsangebots belaufen sich auf 1.295,00 Euro (1 Kurs à 1.295,00 Euro).Lehr- und Lernformate
Digitaler Kurs
Seminare (Synchron)
Information
- Asynchron: Bei einem asynchronen Konzept werden die Kursmaterialien (Texte, Präsentationen, Podcasts, Screencasts, Videos) zur Verfügung gestellt und die Teilnehmer können diese zu einem anderen Zeitpunkt abrufen bzw. bearbeiten.
- Synchron: Bei einer synchron stattfindenden Veranstaltung sind Sie und Ihre Studierenden gleichzeitig in einem virtuellen Raum oder auf einer Plattform anwesend.
- Präsenz: Bei einer Veranstaltung vom Typ 'Präsenz' ist die Teilnahme am Standort der weiterbildenden Hochschule erforderlich.
Der Kurs findet online statt, in unserem virtuellen Konferenzraum. Der Kurs vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern vor allem auch in der Praxis anwendbare Kompetenzen.
Der Kurs richtet sich an Hochschulabsolvent*innen aller Fachrichtungen.
Angebotsdauer: 3 Tage
Workload: 24 Stunden
Fristen und Termine
Angebotszeitraum
abgelaufen, wird ggf. nochmal angeboten
Die Kursdauer sind insg. 3 Tage: vom 02.12.2024 bis 04.12.2024 finden virtuelle Präsenztermine statt.
Anmeldefrist
abgelaufen
Hinweise zur Kursbuchung erhalten Sie auf unserer Webseite unter https://www.academy-tu.berlin/.
Zugang und Zulassung
Für den Zugang und die Zulassung müssen Sie keine besonderen Voraussetzungen erfüllen. Bei Bachelorstudiengängen benötigen Sie in der Regel eine schulische Hochschulzugangsberechtigung.
Zu erwerbende Kompetenzen
Der Kurs vermittelt eine breite Palette von Techniken der Datenanalyse und Visualisierung. Teilnehmende lernen verschiedene Techniken des maschinellen Lernens kennen und verstehen, wie Sie statistische Modelle anwenden und Daten auf explorative Weise analysieren können. Nach erfolg. Kursabschluss sind die Teilnehmenden in der Lage, die vermittelten Methoden entlang des Informationslebenszyklus anzuwenden und somit eigene datenbasierte Forschungsprojekte umzusetzen.Qualitätssicherung
hochschulinterne Verfahren
Standorte und kooperierende Hochschulen
Berlin
Ansprechpersonen und Kontaktstellen
Zentraleinrichtung Wissenschaftliche Weiterbildung und Kooperation (ZEWK)
030 314-21580kontakt@zewk.tu-berlin.deFraunhoferstr. 33-3610587 BerlinInternetseite
TU Berlin Academy for Professional Education
004930 44720232info@academy-tu.berlinHardenbergstr. 16-1810623 BerlinInternetseite