Der Portfolio-Projekte-Kurs für Data Analyst, Data Science und AI Engineer

beginnt mit einer umfassenden Einführung in agiles Projektmanagement. Die Teilnehmer erlernen, wie sie Projekte strukturiert planen, durchführen und abschließen können. Dieses Modul bildet die Basis für die weiteren Inhalte und vermittelt grundlegende Techniken, um in agilen Umgebungen erfolgreich zu arbeiten. Die Teilnehmer entwickeln ein Verständnis für agile Methoden wie Scrum und Kanban sowie deren Anwendung in datenbasierten Projekten.

Im Modul "Präsentieren von Daten und Ergebnissen"

vertiefen die Teilnehmer ihre Kommunikationsfähigkeiten. Sie lernen, wie sie Daten und deren Ergebnisse für unterschiedliche Stakeholder verständlich und ansprechend präsentieren können. Dazu gehören Techniken der Datenvisualisierung und Storytelling, um komplexe Informationen zielgruppengerecht aufzubereiten. Praktische Übungen mit Tools wie PowerPoint, Tableau oder Power BI festigen diese Fähigkeiten.

Das Modul "Projekte umsetzen"

umfasst 500 Unterrichtseinheiten und ist das Herzstück des Kurses. Hier wenden die Teilnehmer ihr erlerntes Wissen in realistischen Projekten an. Dazu gehören:

- Recherche mit Google/GPT: Strategische Recherche und effektiver Einsatz von KI-Tools zur Informationsgewinnung.

- Einarbeitung in neue Data Science Modelle: Vertiefung in neuartige Algorithmen und Technologien.

- Autodidaktisches Lernen: Aufbau von Kompetenzen, um sich eigenständig in unbekannte Themenfelder einzuarbeiten.

Die Teilnehmer arbeiten an Projekten, die praxisnahe Fragestellungen aus der Wirtschaft oder Forschung behandeln. Dabei erhalten sie wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungen des Berufsalltags.

Zum Abschluss

des Kurses wird das Gelernte in einem eigenständigen Portfolio-Projekt gebündelt. Die Teilnehmer planen, entwickeln und präsentieren ein umfangreiches Projekt, das alle erlernten Kenntnisse aus den Bereichen agiles Management, Datenpräsentation und Projektumsetzung integriert. Dieses Projekt dient als Nachweis für ihre praktischen Fähigkeiten und kann in Bewerbungsprozessen genutzt werden.

Im letzten Modul

werden die Teilnehmer auf ihre berufliche Zukunft vorbereitet. Die Arbeitsmarktvorbereitung umfasst Schulungen in Rhetorik, gezielte Unterstützung beim Aufbau eines professionellen LinkedIn-Profils und Bewerbungsstrategien. Diese Inhalte stellen sicher, dass die Teilnehmer umfassend für den Einstieg in datengetriebene Berufe gerüstet sind.

Nach Abschluss des Kurses

sind die Teilnehmer in der Lage, datenbasierte Projekte eigenständig durchzuführen, Daten zu präsentieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Sie erlernen die notwendigen Programme und Fähigkeiten, um diese Aufgaben kompetent zu bewältigen. Zusätzlich erhalten die Teilnehmer Zertifikate von renommierten Institutionen wie Microsoft oder AWS. Der Kurs ist so konzipiert, dass er fundierte Vorkenntnisse erfordert, jedoch keine vorherige Berufserfahrung im Projektmanagement voraussetzt. Die Absolventen können sich nach dem Kurs auf Stellen als Data Analyst, Data Scientist, AI Engineer oder Project Manager bewerben.

Didaktik

In der Schulung verwenden wir eine Vielzahl von didaktischen Methoden, um den Teilnehmern die Lerninhalte effektiv zu vermitteln. Dazu gehören:

Frontalunterricht:

Der Trainer stellt in etwa einem Viertel der Unterrichtszeit neue Konzepte und Inhalte vor. Dies ermöglicht eine klare Einführung in komplexe Themen und bietet den Teilnehmern eine solide Grundlage, auf der sie weiter aufbauen können.

Selbstlernphasen:

In den restlichen drei Vierteln der Unterrichtszeit arbeiten die Teilnehmer selbstständig mit den vorgestellten Materialien. Diese Phasen fördern die eigenständige Vertiefung des Gelernten und ermöglichen es den Teilnehmern, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten.

Übungen und Hausaufgaben:

Praktische Übungen und regelmäßige Hausaufgaben sind integraler Bestandteil des Kurses. Diese Aufgaben helfen den Teilnehmern, das Gelernte anzuwenden und zu festigen. Beispielsweise könnte eine Übung darin bestehen, ein agiles Datenprojekt zu planen und durchzuführen, was direkt auf den realen Einsatz im Arbeitsumfeld vorbereitet.

SWOT-Analyse:

Diese Methode wird verwendet, um die Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken in Bezug auf bestimmte Lerninhalte oder Projekte zu identifizieren. Sie fördert das kritische Denken und die strategische Planung, was für datengetriebene Projekte entscheidend ist.

Präsentationen:

Teilnehmer erstellen und halten Präsentationen zu verschiedenen Themen. Dies stärkt nicht nur ihre Kommunikationsfähigkeiten, sondern vertieft auch ihr Verständnis der behandelten Inhalte, indem sie diese an ihre Mitteilnehmer vermitteln müssen.

Gesprächsübungen:

In speziellen Übungseinheiten, wie zum Beispiel einem simulierten Vorstellungsgespräch, können die Teilnehmer ihre mündlichen Fähigkeiten und ihre Fähigkeit zur Selbstpräsentation verbessern. Dies bereitet sie optimal auf reale Bewerbungssituationen vor.

Programmierungsprojekte:

Ein besonders wichtiger Teil des Kurses sind die Programmierprojekte. Diese Aufgaben erfordern es, dass sich die Teilnehmer intensiv mit konkreten Programmierproblemen auseinandersetzen und eigenständig Lösungen entwickeln. Programmieren lernt man am besten, indem man sich an echten Herausforderungen versucht und durch das "Zähne ausbeißen" praktische Erfahrung sammelt. Diese Projekte bereiten die Teilnehmer hervorragend auf die Anforderungen der Arbeitswelt vor, da sie die theoretischen Kenntnisse in praxisnahen Szenarien anwenden.

Sachtextaufgaben:

Ergänzend zu den Programmierprojekten setzen wir auch auf Sachtextaufgaben, bei denen die Teilnehmer komplexe Sachverhalte analysieren und ihre Lösungsstrategien schriftlich dokumentieren. Dies fördert das strukturierte Denken und die Fähigkeit, technische Inhalte klar und verständlich darzustellen.

Quizzes:

Nach jedem Modul werden Quizzes mit Multiple-Choice-Fragen eingesetzt, um das erlernte Wissen zu überprüfen. Diese Quizzes müssen bestanden werden, um zum nächsten Modul voranzuschreiten. Dies fördert die kontinuierliche Auseinandersetzung mit dem Lernstoff und stellt sicher, dass alle Teilnehmer auf dem gleichen Wissensstand bleiben.