Data Science mit Zusatzqualifikation Datenbanksysteme mit SQL sowie Grundlagen des Projektmanagements In dieser Weiterbildung erwerben Sie umfassende Kenntnisse im Bereich Data Analytics. Sie lernen, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse zu treffen. Sie werden in die Lage versetzt, Datenbanksysteme mit SQL zu erstellen und zu verwalten. Dabei erlernen Sie die Strukturierung und Abfrage von Datenbanken, um effiziente Datenanalysen durchzuführen. Zudem entwickeln Sie ein Verständnis für die Grundlagen des Projektmanagements, um Data-Analytics-Projekte zu planen und umzusetzen. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten Methoden direkt an. Dies ermöglicht Ihnen, Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Analytics zu vertiefen und auf reale Szenarien zu übertragen. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, komplexe Datenanalysen durchzuführen, Datenbanksysteme mit SQL zu nutzen und Projekte im Bereich Data Analytics effektiv zu managen.

Datenreinigung und Analyse
  • Kenntnisse im Bereich Data Analytics: Datenreinigung
  • Einführung in Pandas und Dataframes
  • Grundlegende statistische Kenngrößen mit Fokus auf Data Analytics
  • Datenvisualisierung
  • Anwendungen aus dem Data Analytics bei der Einführung in Machine Learning
  • K-nearest-neighbor-Klassifizierung
  • K-Means Clustering unter Berücksichtigung von Data Analytics
  • Hyperparameteroptimierung

Datenschutz und Rechtslage
  • Gesetzgebung und Rechtslage im Kontext von Data Analytics
  • Verarbeitungsgrundsätze
  • Anforderungen an die Datenschutzorganisation mit Bezug zu Data Analytics
  • Anwendungsbereich der DSGVO
  • Datenschutzrechtliche Pflichten im Rahmen von Data Analytics
  • Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung
  • Transparenz, Informationspflicht und Auskunftsrecht mit Fokus auf Data Analytics
  • Rechtsdurchsetzung und Sanktionen nach der DSGVO

Datenbanksysteme mit SQL
  • Einführung in relationale Datenbanken mit Anwendungsbezug zu Data Analytics
  • Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
  • Transaktionen im Kontext von Data Analytics
  • Datentypen und Keys
  • Normalisierung und Normalformen unter Berücksichtigung von Data Analytics
  • SELECT, JOIN und GROUP BY
  • Ändern von Daten über INSERT, UPDATE und DELETE mit Schwerpunkt auf Data Analytics
  • Relationale Algebra

Projektmanagement und Führungskompetenzen
  • Einführung in das Projektmanagement im Zusammenhang mit Data Analytics
  • Projekt-Initialisierung
  • Projekt-Planung unter Einbeziehung von Data Analytics
  • Projekt-Steuerung
  • Projekt-Definition mit Fokus auf Data Analytics
  • Traditionelles Projektmanagement
  • Vorteile der agilen Arbeitsweise bei Data Analytics
  • Führungskompetenzen & Teambuilding