Kurs: Data Scientist & Data Engineer - Vertiefung

Kursbeschreibung

Der Kurs ,,Data Scientist & Data Engineer - Vertiefung" richtet sich an Teilnehmende, die bereits erste Erfahrungen in Data Analytics gesammelt haben und nun sowohl technische Data-Engineering-Fähigkeiten als auch analytische Data-Science-Kompetenzen auf professionellem Niveau entwickeln möchten. Die Kombination von Datenintegration, Cloud-Architekturen, KI-Methoden und Machine Learning ermöglicht ein umfassendes Kompetenzprofil für moderne datengetriebene Unternehmen.

Zielgruppe
Data Analysts, angehende Data Scientists, Data Engineers, IT-Fachkräfte und Entwickler:innen, die ein erweitertes Skillset in Datenanalyse, Datenintegration und KI erwerben möchten.

Kursniveau
Fortgeschritten bis Profi

Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Solide Kenntnisse in Python und SQL sind empfohlen. Erste Erfahrung mit Cloud-Technologien ist hilfreich.

Python & SQL Grundlagen für Data Science & Engineering

Die Teilnehmenden wiederholen und vertiefen ihre Kenntnisse in Python und SQL für die effiziente Aufbereitung und Abfrage von Daten. Praxisbeispiel: Extraktion und Transformation von Verkaufsdaten.

  • Python for Data Science
  • SQL Grundlagen
  • Praxisbeispiel Verkaufsdaten

Cloud- und Datenmanagement - Microsoft DP-900 & DP-203

Es werden Datenbankkonzepte, Cloud-Grundlagen und Big Data-Prozesse in Azure vermittelt. Praxisbeispiel: Integration von Sensordaten in Azure Data Lake.

  • Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
  • Microsoft DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure
  • Relationale & NoSQL-Datenbanken
  • Praxisbeispiel Azure Data Lake

Visualisierung & Dashboards - Microsoft PL-300

Die Teilnehmenden lernen, wie Daten in Power BI visualisiert und für Managemententscheidungen aufbereitet werden. Praxisbeispiel: Entwicklung eines KPI-Dashboards für ein mittelständisches Unternehmen.

  • Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
  • Visualisierungstechniken
  • KPI-Dashboards
  • Praxisbeispiel KPI-Dashboard

Grundlagen & Spezialisierung KI - Microsoft AI-900 & CertNexus CDSP

Das Modul kombiniert eine Einführung in Künstliche Intelligenz mit vertieften Methoden der Data Science. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells zur Kundenabwanderung.

  • Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
  • CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
  • KI-Grundlagen
  • Explorative Analysen & Prognosen
  • Praxisbeispiel Kundenabwanderung

Erweiterte Spezialisierung - Microsoft AI-102 & Deep Learning

Die Teilnehmenden lernen, wie KI-Anwendungen entwickelt und moderne Deep-Learning-Frameworks genutzt werden. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Bildklassifikationsmodells mit PyTorch.

  • Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
  • Deep Learning mit PyTorch
  • Praxisbeispiel Bildklassifikation

Zusatzinformationen

Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.

Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Fazit

Die Weiterbildung ,,Data Scientist & Data Engineer - Vertiefung" kombiniert technische und analytische Kompetenzen in einzigartiger Weise. Mit DP-900, DP-203, PL-300, AI-900, CDSP, AI-102 sowie Deep Learning erwerben die Teilnehmenden praxisorientierte Fähigkeiten für anspruchsvolle Datenprojekte.