Dieses Training vermittelt Fachkenntnisse in automatisierter Datenanalyse, Programmierung mit Python und Machine Learning, um Naturwissenschaftlerinnen für Data Science Berufe zu qualifizieren.

Einführung in Business Intelligence:
  • Grundlagen der Business Intelligence und deren Bedeutung verstehen
  • Datenquellen identifizieren und nutzen für Business Insights
  • Erstellen von Berichten und Dashboards zur Entscheidungsunterstützung

Projekt zur Erstellung eines eigenen Datenportfolios:
  • Erlernte Fähigkeiten in einem realen Datenprojekt anwenden
  • Projektergebnisse dokumentieren und für das Portfolio aufbereiten
  • Praktische Projekterfahrung als Beweis der Kenntnisse nutzen

Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas:
  • Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte verstehen
  • Daten importieren, bereinigen und analysieren mit pandas
  • Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib und seaborn

Einführung in Data Science:
  • Grundlegende Konzepte und Anwendungsbereiche der Data Science
  • Einführung in wichtige Tools und Bibliotheken für Data Science
  • Grundlagen der Datenaufbereitung und -analyse erlernen

Modellinterpretation und Big Data mit PySpark:
  • Einführung in Big Data Verarbeitung mit PySpark
  • Skalierbare Datenverarbeitung und -analyse durchführen
  • Interpretation und Kommunikation von Modellresultaten

Vertiefung in Supervised Learning:
  • Überwachte Lernalgorithmen erlernen und anwenden
  • Modelltraining, Validierung und Hyperparameteroptimierung
  • Performancebewertung und Vergleich von Modellen

Grundlagen des Machine Learnings:
  • Überblick über verschiedene Machine Learning Techniken
  • Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Methoden
  • Anwendung von ML-Algorithmen auf praktische Probleme

Förderung der Data Literacy Fähigkeiten:
  • Daten verstehen, interpretieren und visualisieren
  • Statistische Konzepte und Methoden anwenden
  • Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und bereinigen

Förderung der Karriereentwicklung in Datenberufen:
  • Strategien für den Einstieg und Aufstieg in Datenkarrieren erlernen
  • Erstellung und Optimierung eines datenwissenschaftlichen Portfolios
  • Netzwerken und Präsentation von Projektergebnissen

Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten:
  • Selbstgesteuerte Lernphasen individuell planen und durchführen
  • Unterstützung durch Mentoren via E-Mail und Online-Foren
  • Kurzzeitige Gruppenstunden zur gezielten Wissensvertiefung

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große Datenmengen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Zu den Aufgaben gehört die Entwicklung von Analysemethoden, das Identifizieren von Mustern und Trends, die Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Daten, die Implementierung von Automatisierungen und das Aufsetzen von Machine Learning Algorithmen und KI. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die im Training erworbenen Fähigkeiten in Analyse, Programmierung und Machine Learning sind dabei essenziell, um als Data Scientist arbeiten zu können.

Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists

Die Programmierung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind zentrale Fähigkeiten für Data Scientists. In Weiterbildungen zur Künstlichen Intelligenz und Data Science werden Machine Learning Modelle und KI-Technologien vertieft. Ein Machine Learning Engineer profitiert von Python-Kenntnissen, um effektive KI-Modelle zu entwickeln.
Data Scientist Bootcamps und Kurse zur Künstlichen Intelligenz bieten Quereinsteigern sowie Experten praxisnahes Wissen. Weiterbildungen in Informatik und digitalen Transformationen unterstützen das Erlernen moderner Methoden, während Zertifikate die Karrierechancen in diesem zukunftsorientierten Bereich erheblich steigern.