Ziele der Weiterbildung
Die Qualifizierungsmaßnahme "Data Scientist" am IfaDW vermittelt umfassende Kompetenzen für datengetriebene Tätigkeiten in Unternehmen und Organisationen. Die Maßnahme wird vollständig remote über Moodle und BigBlueButton durchgeführt und umfasst eine Gesamtdauer von 25 Wochen. Inhaltliche Schwerpunkte liegen in Datenanalyse, Maschinellem Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing sowie Big Data Engineering.
Ziel ist die arbeitsmarktrelevante, praxisnahe Vermittlung von Kompetenzen, um Teilnehmende unmittelbar für den Einsatz als Data Scientist zu qualifizieren. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Zertifikat gemäß AZAV und modulbezogene Teilnahmebescheinigungen mit Kompetenzprofil.
Inhalte der Weiterbildung
Datenanalyse mit Python:
Python-Grundlagen, Numpy, Pandas, Polars, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Regular Expressions, Vernetzen von Programmen und Web Services, Objektorientierte Programmierung, Web Scraping, Zeitreihen, Statistik, EDA
Angewandtes Maschinelles Lernen:
Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Ensemble Learning, Decision Trees, Random Forests, Clustering, Feature Engineering, Missing Value Handling, Imputation, Outlier Detection, Modellbewertung, Explainable AI
Deep Learning:
TensorFlow, Keras, PyTorch, (Multilayer-)Perceptron, DNNs, CNNs, RNNs, LSTMs, GRU, Autoencoder, GANs, Transformer, Graph Neural Networks, Interpretierbarkeit, Fairness & Robustheit
NLP & Generative AI:
NLTK, spaCy, TF-IDF, Word2Vec, Embeddings, Sentiment Analysis, Named Entity Recognition, BERT, GPT, Hugging Face, Prompt Engineering, LangChain, Ollama, RAG, Vektordatenbanken, Agentic AI, Fine-Tuning
Big Data Engineering:
Apache Spark, Apache AirFlow, SQL, NoSQL, ETL/Pipelines, Data Modeling & Indexing
Individuelle Projektarbeiten