PräsenzNicht BerufsbegleitendPreis: 11.118,00 €
Überblick über Methoden und Anwendungen der Data Science
StackFuel GmbH Oranienburger Straße 66, 10117 Berlin
Beschreibung
Modulbeschreibung
Dieser Kurs beginnt mit einem mehrwöchigen Projekt, bei dem die Teilnehmer ein eigenes Datenportfolio erstellen, um praktische Erfahrungen zu sammeln und ihre erworbenen Fähigkeiten zu demonstrieren. Anschließend folgt eine intensive Schulung zur Modellinterpretation und dem Umgang mit Big Data mithilfe von PySpark, um große Datensätze effizient zu analysieren und Machine Learning Modelle anzuwenden. Danach vertiefen die Teilnehmer ihr Wissen im Bereich Supervised Learning, indem sie lernen, prädiktive Modelle zu entwickeln und zu bewerten. Die Grundlagen des Machine Learning werden ebenfalls umfassend behandelt, um ein solides Verständnis der wichtigsten Techniken und Algorithmen zu schaffen. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Kurses ist die Karriereentwicklung in Datenberufen, wobei wertvolle Einblicke und Strategien zur beruflichen Weiterentwicklung vermittelt werden.
!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
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.