Überblick über Data Science und Datenverarbeitung
- Tauchen Sie tief in die zentralen Ideen der Datenwissenschaft und ihre Verbindung zur Datenverarbeitung ein
- Entdecken Sie die Aufgabenfelder von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren in gemeinsamen Projekten
- Reisen Sie durch die Methoden und Tools, die von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren eingesetzt werden
Methoden und Werkzeuge der Datenwissenschaft
- Einblick in wesentliche Verfahren der Datenwissenschaft wie Datenreinigung, Analyse und Modellierung
- Einführung in Python und SQL sowie weitere Instrumente zur Datenanalyse und -bearbeitung
- Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Bibliotheken wie Pandas, Numpy und Scikit-learn
Grundlagen des Dateningenieurwesens
- Verstehen Sie die zentralen Prinzipien des Dateningenieurwesens, einschließlich der Datenspeicherung und der ETL-Prozesse
- Erlangen Sie Kenntnisse über Big-Data-Technologien und Data-Warehouse-Konzepte
- Dateningenieure und ihre Rolle bei der Bereitstellung sauberer, zugänglicher Daten für Data Science-Workflows verstehen
Synergien zwischen Data Science und Dateningenieurwesen
- Erlernen Sie bewährte Methoden zur Vereinigung von Data Science und Engineering für optimierte Datenprozesse
- Erfahren Sie, wie Data Scientists und Engineers gemeinsam stabile Datenpipelines konstruieren
- Reale Fallbeispiele entdecken, bei denen die Verbindung von Data Science und Engineering geschäftliche Erfolge unterstützt
Zusammenarbeit in Datenprojekten und Lebenszyklus
- Erforschen Sie, wie der Data Science-Lebenszyklus im größeren technischen und geschäftlichen Umfeld integriert ist
- Nehmen Sie teil an Projekten, die Data Science- und Data Engineering-Fertigkeiten verschmelzen
- Zielgerichtet den gesamten Datenlebenszyklus bearbeiten, von der Sammlung über die Analyse bis zur Visualisierung, mit Teamarbeit als Fokus