Tagesseminar «Analytik | BigData | Machine Learning»
Die Datenanalyse spielt für Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Die Weiterbildung vermittelt die grundlegenden Methoden zur Analyse und Auswertung von Daten: von Data Mining, über Machine Learning, visueller Analyse bis zu Big Data. Die Dozierenden legen viel Wert auf eine anwendungsorientierte Vermittlung der theoretischen Inhalte. Theorie wird im Unterricht mit «hands-on» Übungen begleitet, um das gelernte Wissen praktisch auf einem Industriearbeitsplatz anzuwenden und vertiefen zu können.
Das Seminar richtet sich an Entwickler, Produktmanager und interessierte Personen, welche einen Einblick in die Datenanalyse gewinnen wollen. Mit anwendungsgerechten Übungsplätzen können die Teilnehmenden ein praktisches Anwendungsbeispiel aus der Industrie durchspielen. Es sind keine Vorkenntnisse notwendig.
Datum und Zeit
stattgefunden am 30. November 2021
weitere Ausführung folgt
Ort
Swissmem Geschäftsstelle
Pfingstweidstrasse 102
8037 Zürich
Zielsetzung
- Die Teilnehmenden haben nach dem Workshop das Grundverständnis wie Datenanalyse betrieben werden kann.
- Die Teilnehmenden können nach dem Workshop einfachste Datenanalysen mithilfe des Frameworks Dataiku betreiben.
Inhalte
- Verständliche Erklärung der wichtigsten Datenanalyse-Algorithmen
- Übung zum Erstellen der Datenverbindung zum SQL-Server mit Maschinendaten
- Visualisieren der Daten in Dataiku
- Erstellen von Vorhersagen mittels Machine Learning
- Diskussion von Use Cases in der Industrie und Anwendungen in Ihrem Berufsalltag
Anforderungen
- Interesse am Thema
- Eigenes Notebook mit Admin-Rechten
Methodik
- Theorie mit praktischen Übungen auf dem eigenem Laptop
- 2er Teams arbeiten jeweils in einer eigenen realen Übungsanlage
- Das Seminar findet in einer kleinen Gruppe von maximal 14 Teilnehmenden statt
- Gearbeitet wird mit einem IoT-Edge-Gateway als Datenaggregator und dem Data Science Studio von Dataiku
Im Theorieteil werden diverse Machine Learning Algorithmen verständlich erklärt
Im Praxisteil können die Teilnehmenden das Erlernte umsetzen
Programm
08.30 – 09:00 Uhr | Eintreffen bei Kaffee und Gipfeli
09.00 – 09.30 Uhr | Einführung und Vorstellungsrunde
09.30 – 10:30 Uhr | Algorithmen
10.30 – 10.45 Uhr | Pause
10.45 – 11.15 Uhr | Algorithmen
11.15 – 12.30 Uhr | Vorstellung der Arbeitsplätze & Hands-On Übungen
12.30 – 13.30 Uhr | Mittagessen
13.30 – 15.30 Uhr | Hands-On Übungen
15.30 – 15.45 Uhr | Pause
15.45 – 16.45 Uhr | Vorstellung use case und gemeinsam einen use case aus der Praxis erarbeiten
16.45 – 17.00 Uhr | Feedback
Referenten
Über den Referenten
Stefan Pauli arbeitet als Senior Data Scientist beim Switzerland Innovation Park Biel/Bienne sowie bei der Firma VTU Engineering. Während seines Doktorats im Bereich Informatik / Mathematik und später bei div. Industriefirmen sammelte er Erfahrung im Bereich der Algorithmen. Sein Hintergrund und seien Erfahrung, einschliesslich einer Elektroniker-Lehre, helfen Ihm die Welt der Algorithmen mit der Industriellen-Praxis zu verbinden.
Über den Referenten
Jan Luginbühl hat Elektrotechnik mit Schwerpunkt industrieller Kommunikation studiert und arbeitet seit 2018 als Field Application Engineer bei Hilscher Schweiz. In seiner Tätigkeit unterstützt er Kunden bei der Umsetzung individueller Lösungen, leistet Hilfe bei Problemen und hält regelmässig Workshops im Bereich Industrial IoT. Dazu war er massgeblich am Aufbau der Remote-Trainings-Umgebung und Erstellung deren Trainings-Unterlagen für Workshops oder Selbststudium beteiligt.
Impressionen
Data Science Studio
Verwendet wird das Data Science Studio von Dataiku. Der Kauf einer Lizenz ist nicht notwendig.
In Zusammenarbeit mit:
