Data - Data Science mit Data

Datenwissenschaftler: Datenethik, Stakeholder, Kommunikation Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung. Einführung in die Datenwissenschaft und Python: -Überblick über Datenwissenschaft und die zunehmende Bedeutung der Datenethik in der modernen Analytik -Einführung in Python als Werkzeug für die Arbeit mit ethischen Daten, zur Gewährleistung von Datenschutz und Fairness -Verständnis der Rolle von KI und maschinellem Lernen bei der Entscheidungsfindung und der ethischen Auswirkungen algorithmischer Verzerrungen -Einrichtung der Python-Umgebung zur Bewältigung ethischer Herausforderungen in datenwissenschaftlichen Projekten Verständnis der Datenethik: -Einführung in die Datenethik und ihre Rolle bei der Wahrung von Vertrauen und Rechenschaftspflicht in der Datenwissenschaft -Untersuchung von Voreingenommenheit, Fairness, Datenschutz und Transparenz bei der Datenerhebung und Modellentwicklung -Ethische Fragen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI bei der Entscheidungsfindung, wie Diskriminierung und Transparenz -Bewährte Verfahren, um sicherzustellen, dass die beim maschinellen Lernen verwendeten Daten ethisch einwandfrei und unvoreingenommen sind Kommunikation von Datenerkenntnissen an Interessengruppen: -Bewährte Verfahren zur Präsentation komplexer datenwissenschaftlicher Erkenntnisse für nicht-technische Interessengruppen -Techniken zur Vermittlung der ethischen Überlegungen und Grenzen von KI-Modellen an Führungskräfte -Wie man klare Visualisierungen und Berichte erstellt, die die Erkenntnisse der Data Science für alle Ebenen der Interessengruppen zugänglich machen -Sicherstellen, dass Geschäftsentscheidungen, die auf Daten basieren, ethisch einwandfrei sind und mit den Werten der Organisation übereinstimmen Rechtliche und regulatorische Überlegungen in der Data Science: -Einführung in die DSGVO und andere Datenschutzgesetze, die sich auf Data Science-Projekte auswirken -Ethische Überlegungen zum Datenschutz und zur Datensicherheit, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen -Verständnis der rechtlichen Auswirkungen der Verwendung personenbezogener Daten für die Schulung von Machine Learning-Modellen -Umsetzung bewährter Verfahren zur Einhaltung von Vorschriften bei der Durchführung von Aufgaben im Bereich Data Science und KI

Zielgruppe

-Arbeitssuchende, die sich weiterbilden möchten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und ihre Beschäftigungsfähigkeit auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu verbessern. -Arbeitssuchende, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern oder sich durch den Erwerb praktischer Kenntnisse für neue Aufgaben qualifizieren möchten. -Quereinsteiger, die sich in diesem Bereich neu orientieren und ihre Karrierechancen verbessern oder ihre Karriere durch den Erwerb spezialisierter Fähigkeiten vorantreiben möchten. -Menschen, die in Unternehmen, Agenturen und Beratungsfirmen arbeiten oder arbeiten wollen, die in diesem Bereich tätig sind -Menschen, die sich in diesem Bereich spezialisieren und sich solides praktisches Wissen aneignen wollen, um benutzerfreundliche, barrierefreie und effektive digitale Lösungen zu entwickeln.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Trägerzertifikat sowie Abschlussprojekt

Förderungsmöglichkeiten

ja

Teilnahmevorraussetzungen

-Motivation und Interesse an IT, Design und Softwareentwicklung -Gute Computerkenntnisse (PC/Mac) -Teilnahme an einer unverbindlichen Beratung

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined