Die Weiterbildung zeigt, wie ein Cloud Data Scientist mit datenorientierten Rollen abgestimmt arbeitet. Deshalb werden Dateningenieur und Data Science wiederholt thematisiert. Viele Prozesse basieren darauf, dass ein Dateningenieur Datenstrukturen aufbereitet, während Data Science analytische Modelle entwickelt. Projektbeispiele verdeutlichen, wie ein Dateningenieur Pipelines erstellt und wie Data Science diese Daten weiterverarbeitet.
Teilnehmende erleben im Kurs immer wieder, wie ein Dateningenieur technische Strukturen gestaltet und wie Data Science daraus Erkenntnisse generiert. Die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieur und Data Science wird in Übungen mehrfach aufgegriffen, da beide Bereiche zentrale Bestandteile datengetriebener Entwicklungen sind.
Agenda:
1. Rollenverständnis: Data Scientist & Dateningenieur
2. Einführung in Data Science Methoden
3. Modellierung analytischer Workflows
4. Strukturierung technischer Datenprozesse
5. Anwendung cloudbasierter Analysewerkzeuge
6. Dokumentation & Qualitätsmanagement
7. Zusammenarbeit in Data Teams
8. Weiterentwicklung von Analyseprozessen
Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: "Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning" vermittelt grundlegende Kenntnisse über die Bereitstellung und Nutzung von Machine-Learning-Modellen in Azure. Die Teilnehmer lernen, wie Modelle in einer Cloud-Umgebung effizient verwaltet, skaliert und eingesetzt werden.