Nach Abschluss der Weiterbildung zum Data Engineer (m/w/d) sind Sie in der Lage, moderne Big Data-Datenprozesse und Cloud-Daten-Architekturen zu konzipieren und umzusetzen. Sie sind Sie befähigt, relevante Daten zu gewinnen, sie aufzubereiten und Datensätze zu erstellen. Sie können Daten speichern, verwalten, visualisieren und für deren Sicherheit sorgen. Mittels Ihrer Scrum-Zertifizierungen können Sie Scrum im einem Unternehmen einführen oder aber in einem agil geführten Unternehmen tätig werden.

Statistik und Datenanalyse
  • Grundlagen der Statistik
  • Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
  • Verteilungen in der Statistik
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung

Rechtsgrundlagen der Datenverarbeitung
  • Verarbeitungsgrundsätze
  • Rechtsrahmen: EU-DSGVO und BDSG
  • Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung
  • Betroffenenrechte und Praxisfälle

Einführung in die Programmierung mit Python
  • Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen
  • Funktionen definieren und aufrufen
  • Kontrollstrukturen: if, else, elif
  • Fehlerbehandlung mit try und except

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
  • Einführung in Machine Learning
  • Arten des Machine Learning
  • Datenvorbereitung für Machine Learning
  • Training und Auswahl eines Vorhersagemodells

Datenbereinigung und -visualisierung
  • Datenreinigung
  • Einführung in Pandas und Dataframes
  • Datenvisualisierung
  • Einführung in Power BI

Erstellung von Dashboards und Berechnungen
  • Arbeiten mit Power Query
  • Interaktive Dashboards gestalten
  • Berechnungen mit DAX-Ausdrücken

Tiefes Lernen mit TensorFlow und Keras
  • Grundlagen des Deep Learning
  • Backpropagation: Grundlagen und Anwendung
  • Installation und Einrichtung von TensorFlow
  • Verwendung von Keras

Fortgeschrittene Deep Learning Techniken
  • Convolutional Neural Networks (CNN) und Faltungsschichten
  • Regularisierung und Vermeidung von Overfitting
  • Analyse von Machine Learning in TensorFlow

Blockchain-Technologie
  • Grundlagen der Blockchain: Anwendung und Branchen
  • Konsens-Algorithmen
  • Grundlegender technischer Aufbau der Blockchain-Technologie
  • Smart Contracts

Relationale Datenbanken
  • Einführung in relationale Datenbanken
  • SELECT, JOIN und GROUP BY
  • Datentypen und Keys
  • Normalisierung und Normalformen

Cloud Computing Grundlagen
  • Grundlagen des Cloud Computing
  • Cloud-Bereitstellungsmodelle (Public, Private, Hybrid)
  • Vergleich wichtiger IaaS-Anbieter (AWS, Azure, Google Cloud)

Infrastrukturbereitstellung mit Terraform und Ansible
  • Infrastructure as Code mit Terraform & Ansible

Projektmanagement und agile Methoden
  • Einführung in das Projektmanagement
  • Aufgaben eines Projektleiters
  • Projekt-Planung
  • Projekt-Steuerung

Agilität mit Scrum
  • Einführung in Scrum
  • Scrum Master
  • Product Owner
  • The Sprint

Continuous Integration und Delivery
  • Continuous Integration und automatisiertes Testen
  • Release-Automatisierung und Risikoreduktion
  • Deployment Pipeline
  • Continuous Delivery und Continuous Integration

Konfliktmanagement und Kommunikation
  • Einführung in konstruktives Konfliktmanagement
  • Strategien zur Konfliktbewältigung
  • Konflikte und Konfliktmanagement in virtuellen Teams
  • Einführung in Kommunikationsmodelle und -formen

Präsentationstechniken und Rhetorik
  • Einleitung und Vorbereitung von eigenen oder fremden Präsentationen
  • Präsentationspraxis
  • Struktur & Storytelling
  • Auftritt & Rhetorik

Versionsverwaltung und Git
  • Versionsverwaltung
  • Operationen der Versionsverwaltung
  • Agiles Arbeiten mit Git