- Einführung in Klassen, Objekte und Methoden
- Erstellung und Nutzung eigener Klassen
- Vererbung und Polymorphismus in Python
- Fortgeschrittene Konzepte und Techniken überwachtes Lernen
- Optimierung von Modellen durch Hyperparameter-Tuning
- Vergleich verschiedener Algorithmen und deren Anwendungen
- Selbstgesteuerte Lernphasen individuell planen und durchführen
- Online-Ressourcen und Unterstützung durch Mentoren nutzen
- Kurzzeitige Gruppenstunden zur Vertiefung von Schlüsselkonzepten
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.
Data Scientists nutzen Technologien wie Artificial Intelligence, Deep Learning und neuronale Netze, um komplexe Daten zu analysieren. Maschinelles Lernen, einschließlich Random Forests und Unsupervised Learning, ist zentral für predictive Analytics. Python-Tools wie Pandas und Module für Unit Testing spielen eine wichtige Rolle bei der Datenverarbeitung und im Test Driven Development.
Data Modelling, Clusteranalysen und Varianzanalysen unterstützen die statistische Auswertung. Weiterbildungen in IT und Informatik fördern analytisches Denken und technische Fähigkeiten, während ein Informatikzertifikat die Karrierechancen im Bereich Data Science erhöht.