Erhalten Sie hier einen Einstieg in die Welt der Datenwissenschaft.
Machen Sie sich selbst ein Bild davon, was Data Science beinhaltet und welche Potenziale sie in Unternehmen und Organisationen entfalten kann!
Ab
Lehrgang
Lehrgang Geprüfter Data-Analyst
Die Qualifizierung zum:zur zertifizierten Datenexpert:in – ohne Programmierung
Die richtige Datenstrategie, Big Data und Vorhersagen, die mit Hilfe von Algorithmen aus Daten abgeleitet werden, zählen immer mehr zu den entscheidenden Erfolgsfaktoren für Unternehmen. Fachkräfte für diese Aufgaben sind hochbegehrt. Im Lehrgang Geprüfter Data Analyst qualifizieren Sie sich berufsbegleitend zum:zur zertifizierten Expert:in für Datenanalyse und Data Science.
Der Lehrgang gliedert sich in zwei Module: Im Präsenzseminar "Smart Data Science – Ihr Einstieg in die professionelle Datenanalyse" erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Grundlagen der Data Science.
Im Online-Modul "Data Analytics und Data Science mit KNIME" lernen Sie, Data-Science-Projekte selbstständig umzusetzen – von der Datenbereinigung bis hin zur Umsetzung mit Machine-Learning-Modellen. Dabei kommen praktische Übungen mit komplexen Datensätzen und die weit verbreitete Open-Source-Software KNIME zum Einsatz, für deren Bedienung keine Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Dieser digitale Lehrgang wurde so konzipiert, dass Sie damit flexibel lernen können. Er besteht aus einer Kombination von Präsenzveranstaltungen, didaktisch hochwertigen Selbstlernphasen, regelmäßigen Live-Webinaren mit erfahrenen Data Scientists und einer Vielzahl von professionellen Datenprojekten, mit denen Sie alle Aufgaben selbst praktisch einüben. Am Ende steht ein Praxisprojekt, nach dessen erfolgreicher Umsetzung Ihre Zertifizierung als Geprüfter Data Analyst auf Sie wartet.
Der Lehrgang ist von der Staatlichen Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) in Köln unter der Nummer 7383721 geprüft und zugelassen.
Sparen Sie über 10 Prozent!
Die Module dieses Lehrgangs können Sie auch einzeln buchen. Bei Buchung des gesamten Lehrgangs zum Preis von 3.650 Euro (statt 4.070 Euro) sparen Sie über 10 Prozent im Vergleich zur Einzelbuchung der Module.
Ablauf des Lehrgangs
Pflichtmodul 1
2 Tage
Smart Data Science: Ihr Einstieg in die professionelle Datenanalyse
Pflichtmodul 2
6 Monate
Data Analytics und Data Science praktisch umsetzen mit KNIME
Data Analytics und Data Science praktisch umsetzen mit KNIME
In Modul 3 lernen Sie die Open-Source-Software KNIME kennen. KNIME ist eine sehr vielseitige Anwendung, mit der vollwertige Data Science-Projekte durchgeführt werden können, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Das Modul 3 besteht erneut aus 10 Lerneinheiten und zwei WebTalks mit einer:m Trainer:in, um aufkommende Rückfragen zu klären.
Einführung in KNIME
Sie erhalten eine erste Einführung in KNIME und die KNIME-Benutzeroberfläche. Sie installieren die Anwendung und richten sie ein.
Datenimport
In dieser Lerneinheit geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen in KNIME zu importieren.
Datentverknüpfung
Zu Beginn eines Datenprojektes ist es häufig nötig, Daten aus verschiedenen Quellen in einem Datensatz zusammenzufassen. In dieser Lerneinheit lernen Sie verschiedene Methoden kennen, um Daten aus verschiedenen Quellen in KNIME zu verknüpfen.
Datenvisualisierung und -analyse
Hier erfahren Sie alles über die verschiedenen Funktionen zur Visualisierung und deskriptiven Analyse Ihrer Daten in KNIME.
Datenbereinigung
Welche Datentypen gibt es in KNIME? Welche Funktionen bietet KNIME, um mit fehlenden oder falschen Datenwerten umzugehen? In dieser Lerneinheit beschäftigen wir uns praxisnah mit der Datenbereinigung.
Dokumentation & Workflow-Organisation
Für Data Science-Projekte, die über einen längeren Zeitraum laufen oder von verschiedenen Personen betreut werden, ist es wichtig, dass Sie Ihren Workflow in KNIME nachvollziehbar gestalten. Sie lernen Verfahren zur Dokumentation und Workflow-Organisation kennen.
Weiterführende Datentransformation
In Data Science-Projekten ist es manchmal nötig, Daten zu transformieren, um sie sinnvoll weiterverwenden zu können. Dazu gehört beispielsweise die Umformung oder die Neuberechnung von Variablen.
Machine Learning
In dieser Lerneinheit lernen Sie verschiedene Möglichkeiten des maschinellen Lernens in KNIME kennen. Vor allem geht es aber darum, wie Sie ein in KNIME erstelltes Modell bewerten können.
Datenexport
Zum Abschluss eines Data Science-Projektes werden Sie Ihre Daten häufig aus KNIME exportieren und in anderen Anwendungen weiterverwenden. Dazu stehen Ihnen einen Reihe an Export-Nodes zur Verfügung. Diese werden hier erläutert.
Zusatzaufgabe
Am Ende des dritten Moduls bearbeiten Sie eine Vertiefungsaufgabe mit einem realistischen Datensatz. Anhand mehrerer Übungen werden Sie so durch alle Schritte eines Data Science-Projektes geführt. Somit haben Sie die Möglichkeit, das Gelernte praxis- und alltagsnah anzuwenden.
Prüfung
E-Prüfung: Lehrgang Geprüfte:r Data-Analyst:in
Inhalte
Die wichtigsten Themen des Lehrgangs im Überblick:
- Data Analytics und Data Science verstehen und anwenden
- Anwendungsfälle, Business Cases und Ziele definieren
- Datenanalyse mit dem Prozessmodell CRISP-DM-Zyklus
- Die Open-Source-Software KNIME für Datenprojekte einsetzen
- Daten aufbereiten, strukturieren und Datenmodelle anwenden
- KI-Modelle und Algorithmen mit eigenen Datensätzen trainieren
- Datenprozesse produktiv setzen und überwachen
- Visualisierung von Daten und Data Storytelling
Der Lehrgang ist so aufgebaut, dass er sowohl für Anfänger als auch Personen mit Vorwissen geeignet ist. Als Teilnehmer:in erarbeiten Sie sich Schritt für Schritt ein solides Fundament und vertiefen Ihre Kenntnisse in den verschiedenen Aspekten der Data Science.
Wie lernen Sie in diesem Lehrgang?
Selbstlernphasen: Lernen Sie selbstbestimmt, in Ihrem eigenen Tempo und wann immer Sie möchten. Unsere Kurse bieten Ihnen dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.
Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren treffen Sie Ihre Referent:innen persönlich. Sie erhalten Antworten auf Ihre Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um Ihr Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden. Die Webinare behandeln verschiedene Aspekte der Data Science, beantworten Ihre Fragen und bieten Best-Practice-Beispiele.
Praktische Datenprojekte: Um die Fähigkeiten in der Praxis zu lernen, erhalten Sie Zugang zu einer Vielzahl von Datenprojekten, die es Ihnen ermöglichen, die erlernten Techniken und Methoden auf reale Probleme anzuwenden. Durch diese Übungen erhalten Sie ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Daten und erarbeiten sich Methoden und Techniken, die Sie im beruflichen Alltag anwenden können.
Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht Ihnen eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tauschen Sie sich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und klären Sie Fragen.
E-Prüfung: Am Ende des Lehrgangs setzen Sie ein komplettes Datenprojekt selbstständig um und erhalten dazu individuelles Feedback von Ihren Referent:innen. Gemeinsam mit einem Multiple-Choice-Test bildet es die Grundlage für die Zertifizierung zum Geprüften Data Analyst.
Zertifikat und Open Badge: Als Absolvent:in des Lehrgangs erhalten Sie Ihr Zertifikat und ein Open Badge, das Sie u.a. auch ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen können.
Ihr Nutzen
Nach dem Lehrgang sind Sie in der Lage, alle wichtigen Aufgaben in Datenanalyse und Data Science selbst durchzuführen:
- Sie können Datenprojekte im eigenen Unternehmen organisieren, konzipieren und praktisch umsetzen.
- Sie kennen die wichtigsten Begriffsdefinitionen und wesentlichen Grundlagen aus Datenanalyse, Data Science und Machine Learning.
- Sie können in Ihrem Unternehmen vermitteln, wie Daten als Entscheidungsgrundlage eingesetzt werden.
- Sie sind in der Lage, mit Datenanalysen gezielt auf Ad-hoc-Anfragen zu reagieren.
- Sie erstellen aussagekräftige Datenanalysen und -visualisierungen mit KNIME.
- Sie lernen, wie Sie mit prädiktiven Datenanalysen zuverlässige Vorhersagen treffen können.
- Sie nehmen die ROI-Perspektive ein und verwandeln Unternehmensdaten in substanzielle Werte.
- Sie steuern das Erwartungsmanagement für datenbasierte Lösungen und kommunizieren auf Augenhöhe mit IT, Fachabteilungen und Data-Dienstleistern.
Nehmen Sie aktiv an unserer Lern-Community teil, arbeiten Sie mit Ihren eigenen Fragestellungen – so profitieren Sie am meisten von diesem Online-Training. Dabei setzen Sie die Inhalte sowohl im Selbststudium als auch in praktischen Übungen um.
Teilnehmer:innenkreis
Dieser Lehrgang richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die in Unternehmen oder Organisationen für Datenanalyse oder Predictive Analytics zuständig sind oder in deren Tätigkeitsbereich datenbasierte Entscheidungen generell eine wichtige Rolle spielen. Der Kurs eignet sich für Fachleute aus allen Bereichen. in denen Daten eine Rolle spielen - von Finanzen und Controlling bis hin zu Supply Chain Management, Vertrieb, Marketing oder Produktmanagement.
Insgesamt bietet der Kurs einen Überblick und Einstieg in die Arbeit als Data Analyst. Er ist gleichermaßen geeignet für Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen als auch für Personen mit Vorwissen, die ihre Aufgaben und Rolle schärfen und mit ihrer Arbeit für einen größeren Impact sorgen möchten.
Voraussetzungen
Es sind keine Vorkenntnisse oder Programmierkenntnisse erforderlich. Alle Datenprojekte werden mit der kostenlosen Open Source Software KNIME umgesetzt. KNIME wurde von der Universität Konstanz entwickelt und ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Datenprozessen und Datenmodellen. Die Software ist für Data Science Projekte besonders hilfreich, da sie eine Vielzahl von Analyse- und Modellierungsaufgaben erleichtert, ohne dass komplexe Programmierung notwendig ist.
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