Weiterbildung

Data Scientist - Fokus 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-Training 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.

Hinweis zu Ihrer persönlichen Lernumgebung

In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie ab dem Starttermin Lerneinheiten, Arbeitshilfen, Zusatzprodukte und Zugang zum Data Lab. Jede Woche werden Ihnen neue Materialien bereitgestellt, deren Bearbeitung Sie sich selbständig einteilen können. Über den gesamten Trainingszeitraum hinweg werden Sie online begleitet und haben die Möglichkeit, sich mit anderen Teilnehmer:innen und Trainer:innen zu den jeweiligen Lerneinheiten auszutauschen.

Ihr Nutzen

Datenbasierte (automatisierte) Entscheidungen ermöglichen.
Mit Hilfe des Wissens aus der Fachdomäne relevante Data Science Projekte kennenlernen.
Datenbasierte Vorhersagen im Fachbereich treffen.

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 Lernumgebung selbst Hand an und gewinnen einen praktischen Eindruck, was es heißt, mit Daten zu arbeiten. Während des Trainings werden die Teilnehmer:innen über den gesamten Zeitraum hinweg begleitet. Das Online-Training besteht aus interaktiven Programmierübungen, Videos und interaktiven Wissensabfragen. Die Teilnehmer:innen bearbeiten die Inhalte selbständig und können Ort und Zeit dafür selbst festlegen.

Dies ist ein berufsbegleitendes Online-Training (ca. 6 Stunden pro Woche für 18 Wochen, inkl. Pufferwoche). Das Training findet im Browser statt, ohne zusätzliche Software. Die Zugangsdaten werden ca. eine Woche vor Trainingsbeginn versendet.

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, welche 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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Data Awareness

Data Analyst - Fokus Python

Data Scientist with Python

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18 Wochen (6 Std./Woche)

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Teilnahmegebühr

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12.12.22-28.05.23

23.01.-09.07.23

06.03.-20.08.23

17.04.-01.10.23

29.05.-12.11.23

10.07.-24.12.23

21.08.23-04.02.24

02.10.23-17.03.24

13.11.23-28.04.24

11.12.23-26.05.24

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