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SUMMARY:Seminarreihe "Data Science im Live-Betrieb"
DESCRIPTION:Auch wenn der Begriff “Data Science” schon allgegenwärtig ist\, so fehlt es oft an einer konkreten Vorstellung\, was sich dahinter verbirgt. Der Arbeitskreis Data Science der Aktuarvereinigung Österreichs (AVÖ) hat es sich deshalb zum Ziel gesetzt\, Interessierten im Zuge von Vorträgen und Online-Seminaren einen leichten Einstieg in dieses Thema zu ermöglichen. Der Fokus soll dabei auf der praktischen Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden liegen. Fabian Pribahsnik und Dietmar Hareter zeigen\, wie Data-Science-Methoden im Arbeitsalltag angewendet werden können. Es werden anhand eines Use Cases die verschiedenen Aspekte eines Data-Science-Projekts beleuchtet und vertiefende Einblicke gegeben. \nOrganisatorisches\nDie Seminarreihe ist mit 8 CPD-Punkten für die Weiterbildung anrechenbar. \nWeitere Details finden Sie in der Einladung. \n  \nIhre Anmeldung richten Sie bitte per Web-Formular oder Anmeldeformular an sekretariat@oefdv-gmbh.at\n \n  \nDie fünfteilige Online-Seminarreihe ist wie folgt geplant:\nDie Themen der ersten drei Vorträge sind vorgegeben und geben eine Einführung in die wichtigsten Methoden und deren praktische Anwendung. Die letzten zwei Vorträge orientieren sich am Interesse des Publikums und werden in Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern im ersten Seminar festgelegt. Jedes Seminar besteht aus einer theoretischen Einführung in die verwendeten Methoden\, praktischen Übungsbeispielen und einem Ausblick auf deren praktische Umsetzungsmöglichkeiten. \n1. Seminar (Di. 27.4.2021): Data Science Toolbox – Eine Einführung\nIn diesem Vortrag geben die Vortragenden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern einen Überblick über die wichtigsten Open-Source-Anwendungen und deren Einsatzgebiete in einem Data-ScienceProjekt. Dabei besprechen sie insbesondere die Themen: \n\nSource Code Management\nSoftware-Entwicklungsumgebungen und\nReproduzierbare Reports\n\nViele der hier vorgestellten Softwarelösungen finden dann im Laufe der Seminarreihe Anwendung. \n2. Seminar (Di. 4.5.2021): Datenvisualisierung mit R\nDie richtige Art und Weise\, Daten zu visualisieren\, hilft nicht nur\, die Daten besser zu verstehen und mögliche Muster zu erkennen\, sondern ermöglicht es auch\, Ergebnisse einem breiten Publikum klar und verständlich zu vermitteln. Dieser Vortrag gibt einen Einblick in die Welt von ggplot2\, einem RPaket zur grafischen Darstellung von Daten\, sowie deren interaktive Visualisierung mittel plotly. \n3. Seminar (Di. 11.5.2021): Regressions- und Clustermethoden\nRegression und Clusterung sind grundlegende Werkzeuge in der Analyse. In diesem Vortrag wird die lineare und nichtlineare Regression vorgestellt und auf die Interpretation der Ergebnisse eingegangen. Im zweiten Teil werden die Grundlagen der Clusteranalyse beschrieben. \n4. Seminar (Di. 18.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion\n\n5. Seminar (Di. 25.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion
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DESCRIPTION:Auch wenn der Begriff “Data Science” schon allgegenwärtig ist\, so fehlt es oft an einer konkreten Vorstellung\, was sich dahinter verbirgt. Der Arbeitskreis Data Science der Aktuarvereinigung Österreichs (AVÖ) hat es sich deshalb zum Ziel gesetzt\, Interessierten im Zuge von Vorträgen und Online-Seminaren einen leichten Einstieg in dieses Thema zu ermöglichen. Der Fokus soll dabei auf der praktischen Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden liegen. Fabian Pribahsnik und Dietmar Hareter zeigen\, wie Data-Science-Methoden im Arbeitsalltag angewendet werden können. Es werden anhand eines Use Cases die verschiedenen Aspekte eines Data-Science-Projekts beleuchtet und vertiefende Einblicke gegeben. \nOrganisatorisches\nDie Seminarreihe ist mit 8 CPD-Punkten für die Weiterbildung anrechenbar. \nWeitere Details finden Sie in der Einladung. \n  \nIhre Anmeldung richten Sie bitte per Web-Formular oder Anmeldeformular an sekretariat@oefdv-gmbh.at\n \n  \nDie fünfteilige Online-Seminarreihe ist wie folgt geplant:\nDie Themen der ersten drei Vorträge sind vorgegeben und geben eine Einführung in die wichtigsten Methoden und deren praktische Anwendung. Die letzten zwei Vorträge orientieren sich am Interesse des Publikums und werden in Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern im ersten Seminar festgelegt. Jedes Seminar besteht aus einer theoretischen Einführung in die verwendeten Methoden\, praktischen Übungsbeispielen und einem Ausblick auf deren praktische Umsetzungsmöglichkeiten. \n1. Seminar (Di. 27.4.2021): Data Science Toolbox – Eine Einführung\nIn diesem Vortrag geben die Vortragenden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern einen Überblick über die wichtigsten Open-Source-Anwendungen und deren Einsatzgebiete in einem Data-ScienceProjekt. Dabei besprechen sie insbesondere die Themen: \n\nSource Code Management\nSoftware-Entwicklungsumgebungen und\nReproduzierbare Reports\n\nViele der hier vorgestellten Softwarelösungen finden dann im Laufe der Seminarreihe Anwendung. \n2. Seminar (Di. 4.5.2021): Datenvisualisierung mit R\nDie richtige Art und Weise\, Daten zu visualisieren\, hilft nicht nur\, die Daten besser zu verstehen und mögliche Muster zu erkennen\, sondern ermöglicht es auch\, Ergebnisse einem breiten Publikum klar und verständlich zu vermitteln. Dieser Vortrag gibt einen Einblick in die Welt von ggplot2\, einem RPaket zur grafischen Darstellung von Daten\, sowie deren interaktive Visualisierung mittel plotly. \n3. Seminar (Di. 11.5.2021): Regressions- und Clustermethoden\nRegression und Clusterung sind grundlegende Werkzeuge in der Analyse. In diesem Vortrag wird die lineare und nichtlineare Regression vorgestellt und auf die Interpretation der Ergebnisse eingegangen. Im zweiten Teil werden die Grundlagen der Clusteranalyse beschrieben. \n4. Seminar (Di. 18.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion\n\n5. Seminar (Di. 25.5.2021): Nach Abstimmung mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern\n\nMethoden des überwachten und unüberwachten Lernens\nNeuronale Netze (Aufbau\, Funktionsweise\, Training\, Anwendung)\nDimensionsreduktion\nKlassifizierungsmethoden\nEntscheidungsbäume\nMethoden zur Modellvalidierung\nTextanalyse in R\nAnalyse von Webseiten mittels Datenextraktion
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