Data Science

  • Englisch
  • München
  • Online & vor Ort
  • Sommer 2024
  • 6 Tage in 4 Wochen
  • 3.500 €

 Lernen Sie mehr über moderne computergestützte Methoden zur Analyse, Vorhersage und Visualisierung von Daten

Unser Zertifikatsprogramm “Data Science” führt in moderne Computermethoden zur Verarbeitung und Visualisierung von Daten und zur Kommunikation von Datenanalyseergebnissen ein.

Das umfassende Programm kombiniert die neuesten Forschungsergebnisse mit Erkenntnissen und Herausforderungen aus der Praxis. Die Teilnehmer lernen grundlegende statistische Prinzipien, breit einsetzbare statistische Methoden, modernste Vorhersagemethoden aus dem maschinellen Lernen sowie Optimierungs- und Randomisierungswerkzeuge kennen, die ihnen helfen, große datenanalytische Probleme zu lösen.

Dieses einzigartige Zertifikatsprogramm wurde in enger Zusammenarbeit mit Professor*innen der Fakultät für Mathematik der TUM entwickelt. Das hybride Format kombiniert Vernetzungsmöglichkeiten auf dem Campus mit digitalen Elementen.

Warum dieses Programm?

Im Jahr 2018 betrug das Volumen der weltweit erzeugten digitalen Daten 33 Zettabyte. Im Jahr 2025 wird dieses Volumen auf 175* ansteigen. Die wesentliche Herausforderung für Unternehmen und Organisationen besteht mehr denn je darin, aus dieser riesigen Datenmenge Erkenntnisse zu gewinnen und auf dieser Basis strategische Entscheidungen treffen zu können. Gut ausgebildete Data Scientists spielen in dieser Konstellation eine zentrale Rolle.

Dieses einzigartige Zertifikatsprogramm wurde in enger Zusammenarbeit mit Professor*innen der Fakultät für Mathematik der TUM – einem der europaweit führenden Institute an der Schnittstelle von Mathematik und ihren Anwendungen – als auch mit Kernmitgliedern des MDSI entwickelt. Unsere Expert*innen unterstützen die Teilnehmer*innen beim Aufbau wettbewerbsrelevanter Kernkompetenzen in Data Science – von der Entwicklung fundierter Methodenkompetenzen bis hin zu einem umfangreichen Verständnis statistischer Grundlagen.

*Quelle: Statista 2021/IDC: https://t1p.de/cun7

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Details

  • Abschluss: Nach erfolgreicher Abschlussprüfung erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat der Technischen Universität München.
  • Dauer (in Wochen): 4
  • Sprache: Englisch
  • Akademische Verantwortung: Prof. Dr. Matthias Scherer, Chair of Risk and Insurance, TUM
    Prof. Dr. Mathias Drton, Chair of Mathematical Statistics, TUM
  • Modul/e & Termine: Sommer 2024
    21.-22.06.2024 + 05.-06.07.2024 + 19.-20.07.2024
  • Format Hybrid
  • Zielgruppe: Fachexperten, die ihr Fachwissen im Bereich Data Science ausbauen oder vertiefen möchten, z. B. weil sie derzeit eine Position als Data Scientist/Analyst in der Beratung, im Finanz-, Versicherungs- oder Technologiesektor innehaben oder anstreben.
  • Ort: München bei Garching & Online
  • Preis: 3.500 €*
  • Rabatte: 10% Rabatt für TUM Alumni und Mitglieder oder Mitarbeiter*innen unserer strategischen Kooperationspartner (siehe unten).*
    Für Mathematik Doktoranden an der TUM gelten andere Bedingungen.
  • Zulassungs-bedingungen: Die Teilnehmer sollten über eine fundierte Ausbildung in Mathematik, Informatik oder einem eng verwandten Bereich verfügen.

*Unserer Erfahrung nach helfen Steuervergünstigungen in Deutschland vielen unserer Programmteilnehmenden, ihre Ausbildung zu finanzieren, da diese bis zu 50 % der Studiengebühren und programmbezogenen Reisekosten in der Steuererklärung angeben können. Bitte sprechen Sie mit Ihren Steuerberater*innen für eine Einschätzung Ihrer Situation. Für Teilnehmende unserer Programme, die ihren Wohnsitz außerhalb Deutschlands haben, kann dies ebenfalls zutreffen, bitte klären Sie die Situation mit den lokalen Steuerbehörden.

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AUFBAU

  • An introduction to R, R Studio, and tidyverse
  • Data management
  • Data visualization
  • Creating reports with markdown tools
  • R interfaces with other languages (julia, python)
  • Designing experiments and modeling data
  • Linear regression
  • Likelihood and Bayesian inference
  • High-dimensional regression
  • Generative and discriminative approaches to classification and regression
  • Logistic regression
  • Generalized linear models
  • Classification with logistic regression and discriminant analysis
  • Unsupervised Learning
  • Clustering with k-means/k-medians, mixture models, stochastic block/ball models
  • Dimension reduction with PCA/SVD
  • Manifold Learning
  • Autoencoders
  • Kernel methods:
    – support vector machines,
    – Gaussian processes
  • Decision trees
  • Ensemble methods:
    – boosting and random forests
  • Neural networks and deep learning:
    – Training neural nets
    – Approximation theory
    – Network architectures
  • Reinforcement learning:
    – Markov decision processes
    – deep RL
  • Non-linear optimization
  • Convex optimization
  • Stochastic gradient methods
  • Randomization and sketching
  • Presentation of case studies that exemplify applications in selected areas:
    – Financial and Actuarial Math
    – Examples from TUM Data Innovation Lab
    – BioTech.
  • Assessment of your participation in the program in a pass/fail exam

DOZENT*INNEN

  • Prof. Ph.D. Claudia Czado, Chair of Applied Mathematical Statistics/ MDSI, TUM
  • Prof. Dr. Mathias Drton, Chair of Mathematical Statistics/ MDSI, TUM
  • Dr. Stephan Haug, Chair of Mathematical Statistics, TUM
  • Prof. Dr. Blanka Horvath, Chair of Mathematical Finance/ MDSI, TUM
  • Prof. Dr. Oliver Junge, Chair of Numerics of Complex Systems, TUM
  • Prof. Dr. Felix Krahmer, Chair of Applied Numerical Analysis/ MDSI, TUM
  • Prof. Dr. Christina Kuttler, Chair of Mathematics in Life Sciences, TUM
  • Cláudio Mayrink Verdun, Chair of Applied Numerical Analysis, TUM
  • Prof. Dr. Matthias Scherer, Chair of Risk and Insurance, TUM
  • Prof. Dr. Elisabeth Ullmann, Chair of Scientific Computing and Uncertainty Quantification, TUM
  • Prof. Dr. Michael M. Wolf, Chair of Mathematical Physics, TUM

Partner

Das Programm wurde in Zusammenarbeit mit der Fakultät für Mathematik der Technischen Universität München erstellt.

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Unsere Teilnahme- und Rücktrittsbedingungen finden Sie hier.

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