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    Kurs-Nr.: 24150567

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Bildungs- und Beratungsanbieter

Universität Ulm - School of Advanced Professional Studies Universität Ulm - School of Advanced Professional Studies aus 89081 Ulm

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Dieser Anbieter wurde nach den Bildungszeitgesetz (BzG BW) anerkannt.

Ob für einen Kurs Bildungszeit beansprucht werden kann, hängt von weiteren Voraussetzungen ab. Der Anbieter erteilt Ihnen gerne Auskunft, ob für einen Kurs z.B. thematisch oder vom Umfang her (durchschnittlich 6 Zeitstunden Unterricht pro Tag) Bildungszeit in Frage kommt.

Bewertung dieses Anbieters

Numerische Methoden für Data Science

Datum 01.10.2021 bis 15.03.2022
Kosten k. A.
Zielgruppe Hochschulabsolventen
Abschluss Zertifikat
Präsenzkurs Keine Angabe.
mind. Teilnehmerzahl k. A.
max. Teilnehmerzahl k. A.
URL des Kurses Details beim Anbieter
spezielles Angebot für Dozenten Keine Angabe.
Veranstaltungsort
 
Online und Universität Ulm
Albert-Einstein-Allee 45
89081 Ulm (Donau)

Diese Kartendarstellung kann ungenau sein, da zur Lokalisierung eines Kurses derzeit nur Postleitzahl und Ort der Kursstätte, jedoch (noch) keine Straßen-Informationen erfasst und übermittelt wird. Sie sollten daher die Kartendarstellung nicht zur Routenplanung verwenden.

Hinweis: ein Update der Kurserfassung mit vollständigen Adressen für Kursstätten ist in Planung.

 

Abendkurs Bildungsgutschein Barierrefreier Zugang
k. A. k. A. k. A.

 

Beschreibung
Durch das Wachstum an Datenvolumen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese extrem großen Datenmengen ("Big Data") speichern und analysieren zu können. Dies ist entscheidend, um sie für weitere Prozesse zu verwenden. Herkömmliche algorithmische Methoden, die alle Daten betrachten, sind entweder nicht mehr anwendbar oder benötigen zu lange Rechenzeiten. In diesem Modul werden Sie numerische Methoden, Verfahren und Algorithmen kennenlernen, die auch für große Datenmengen noch effizient arbeiten und so erlauben, aus größeren Datenmengen Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren.

 

Schlagworte
statistik, mathematik, betriebswirtschaft, algorithmen, datenanalyse

 

Gelistet in folgenden Rubriken:
  • Informations- und Kommunikationstechnik » Informatik » Spezielle Informatik-Themen

 

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