Weiterbildung

Data Scientist mit Python

Machine Learning-Algorithmen mit Python

Data Science ist ein Berufs- und Themenfeld mit unglaublichem Potenzial, das auch in den nächsten Jahren weiter stark wachsen wird. Die Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists ist sehr hoch, da in diesem Bereich großer Fachkräftemangel herrscht. Daher gilt die Jobrolle als Data Scientist branchenübergreifend als eine der erstrebenswertesten und nachgefragtesten Top-Karrieren. Die Fähigkeiten von Data Scientists sind im Zeitalter der Digitalisierung so einmalig wie begehrt: Fachkompetenzen in der Datenanalyse, Programmierkenntnisse in Python sowie die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning. Ziel des Data Scientist Trainings der Haufe Akademie und StackFuel ist die anwendungsorientierte Umsetzung von Datenmodellen mit Python zur Vorhersage von unterschiedlichen Business-Szenarien. Unüberwachte und überwachte Machine-Learning-Algorithmen werden implementiert und iterativ optimiert. Ebenso werden Visualisierungsmethoden und Data Storytelling vermittelt, um nach dem Training die Rolle des Data Scientist einnehmen zu können.

Das Online-Training ist von der Staatlichen Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) in Köln unter der Nummer 73597 geprüft und zugelassen.

Inhalte

Modul 1 (Machine Learning Basics):

  • Datenanalysen mit pandas und matplotlib auffrischen.
  • Modelle des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn anwenden.
  • Datenpipelines aufbauen und Performance-Metriken analysieren, um die genutzten Modelle zu optimieren.

Modul 2 (Supervised Learning):

  • Algorithmen des überwachten Lernens, wie Entscheidungsbäume und Random Forests, Support Vector Machines vertiefend anwenden.
  • Einblicke in Deep Learning und Anwenden künstlicher neuronaler Netze mit Keras.
  • Grundlagen des Natural Language Processing (NLP) anwenden, um Textdaten zu analysieren.

Modul 3 (Advanced Topics in Data Science):

  • Modellagnostische Methoden zur Interpretation von Modellen kennenlernen.
  • Best Practices der informativen Gestaltung von Visualisierungen mit bokeh umsetzen.
  • Big Data Verfahren mit pySpark kennenlernen.
  • Mit einem Industriedatenset eigenständige Data Science Projekte umsetzen.

Lernumgebung

In Ihrer Online Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.

Ihr Nutzen

  • Datenbasierte (automatisierte) Entscheidungen ermöglichen
  • Mithilfe des Wissens aus der Fachdomäne relevante Data-Science-Projekte kennenlernen
  • Datenbasierte Vorhersagen im Fachbereich treffen

Bei diesem Training handelt es sich um ein berufsbegleitendes Online-Training mit einem Arbeitsaufwand von ca. 6 Stunden pro Woche für 18 Wochen. Zusätzlich finden zwischendurch Pufferwochen statt, welche den Teilnehmer:innen die Gelegenheit geben, Material aufzuarbeiten. Bitte beachten Sie die gegebenen Informationen zu Ablauf und Trainingsbeginn.

 

Das Training findet im Browser statt. Es wird empfohlen den Firefox oder Chrome Browser zu verwenden. Es muss keine zusätzliche Software installiert werden. Der Login in die Lernumgebung erfolgt über unsere Website. Die Zugangsdaten werden ca. 1 Woche vor Trainingsbeginn versendet.

 

Methoden

Das berufsbegleitende Online-Training bietet Ihnen nach dem Login in die Lernumgebung eine Mischung aus Videos, Lesestoffen und Business Szenarien, die Ihr Wissen schärfen. Durch die interaktive Übungen legen Sie in Ihrer Online-Lernumgebung selbst Hand an und gewinnen einen praktischen Eindruck, was es heißt, mit Daten zu arbeiten. Während des Trainings werden Teilnehmer:innen über den gesamten Zeitraum hinweg durch den Anbieter StackFuel begleitet. Das Online-Training besteht aus interaktiven Programmierübungen, Videos und interaktiven Wissensabfragen. Teilnehmer:innen bearbeiten die Inhalte selbstständig und können Ort und Zeit dafür selbst festlegen.

Teilnehmer:innenkreis

Das Training richtet sich an Mitarbeiter:innen, die sich im Bereich Data Science spezialisieren oder vorhandene Kenntnisse mit Daten und Vorhersagen erweitern möchten. Das Data Science Training ist für Abteilungen von Bedeutung, die verstärkt datengetriebene Entscheidungen und Vorhersagen automatisieren wollen. Für das Data Scientist Training werden gute Kenntnisse in Python und gängigen Modulen (Pandas, Matplotlib) vorausgesetzt, wie sie beispielsweise in dem Training Data Analyst: Fokus Python vermittelt werden. 

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Blick ins Produkt

Hier erhalten Sie Eindrücke vom Seminar sowie Informationen rund um das Seminarthema.

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Data Scientist: Gehalt, Aufgaben, Aus- und Weiterbildung

Große Datenmengen zu strukturieren und sie dadurch in nützliche Informationen zu verwandeln – das ist die Hauptaufgabe eines Data Scientist. Als Spezialist für Daten und Datenbezüge erstellt er aus bloßen Zahlen sinnvolle Prognosen für die Zukunft und gibt dem Unternehmen Handlungsempfehlungen. Data Scientist: Key Facts Ausbildung Masterstudium Data Science, Informatik oder Mathematik Berufserfahrung von Vorteil [...]

Weitere Informationen finden Sie hier

Produktscreen - Data Scientist

Sie können 2 Bilder zu der Veranstaltung ansehen.

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Digitales Lernen für Einzelpersonen mehr
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13.05.2024
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24.06.2024
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