Data Science mit Zusatzqualifikation Python sowie Datenbanksysteme mit SQL In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Grundlagen der Datenanalyse und erwerben fundierte Kenntnisse in der Programmiersprache Python sowie in der Nutzung von Datenbanksystemen mit SQL. Sie werden in die Lage versetzt, Daten effizient zu verarbeiten, zu analysieren und die Ergebnisse strukturiert darzustellen. Sie lernen, mit Python Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu visualisieren. Zudem erwerben Sie Fähigkeiten im Umgang mit relationalen Datenbanken, einschließlich der Erstellung und Verwaltung von Datenbanken sowie der Durchführung komplexer Abfragen mit SQL. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung statistischer Methoden zur Datenanalyse und der Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen. Durch praxisorientierte Übungen und Projekte wenden Sie die erlernten Konzepte direkt an. Dies umfasst die Bearbeitung realer Datensätze, die Entwicklung von Analysemodellen und die Präsentation der Ergebnisse. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und komplexe Datenanalysen in verschiedenen beruflichen Kontexten durchzuführen.

Data Science Grundlagen
  • Datenreinigung mit Fokus auf Datenanalyse
  • Einführung in Pandas und Dataframes
  • Grundlegende statistische Kenngrößen im Kontext der Datenanalyse
  • Datenvisualisierung
  • Einführung in Machine Learning mit Anwendungen aus der Datenanalyse
  • K-Mens Clustering
  • Gradientenabstiegsverfahren als Methode der Datenanalyse
  • Hyperparameteroptimierung

Python für Data Science
  • Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen für die Datenanalyse
  • Syntax und Semantik
  • Variablen und Zuweisungen im Rahmen der Datenanalyse
  • Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen
  • Kontrollstrukturen: if, else, elif mit Einsatzmöglichkeiten in der Datenanalyse
  • Schleifen: for und while
  • Funktionen definieren und aufrufen für datenanalytische Anwendungen
  • Fehlerbehandlung mit try und except

Datenschutz und DSGVO
  • Gesetzgebung und Rechtslage im Zusammenhang mit Datenanalyse
  • Verarbeitungsgrundsätze
  • Anwendungsbereich der DSGVO bei der Datenanalyse
  • Datenschutzrechtliche Pflichten
  • Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung im Bereich der Datenanalyse
  • Transparenz, Informationspflicht und Auskunftsrecht
  • Löschung und Datenübertragbarkeit bei datenanalytischen Prozessen
  • Rechtsdurchsetzung und Sanktionen nach der DSGVO

Datenbanken mit SQL
  • Einführung in relationale Datenbanken mit Bezug zur Datenanalyse
  • Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
  • Transaktionen im Kontext der Datenanalyse
  • Normalisierung und Normalformen
  • Relationale Algebra als Werkzeug für die Datenanalyse
  • Indizes
  • SELECT, JOIN und GROUP BY für datenanalytische Auswertungen
  • Ändern von Daten über INSERT, UPDATE und DELETE