Lehrgang

Data Science mit PythonNeu

Qualifizierung zum Data Scientist

Bildmotiv des digitalen Lehrgangs "Data Science mit Python"
© Miha Creative / stock.adobe.com

Die Kompetenzen eines Data Scientist sind immer mehr gefragt. Das liegt vor allem daran, dass ein Data Scientist über fachliche Kenntnisse in der Datenanalyse, im Programmieren sowie in der Anwendung von Machine Learning (ML) und Deep Learning verfügt. Somit bringt ein Data Scientist die wesentlichen Fähigkeiten zur Analyse und Visualisierung von enormen Datenmengen mit.

Der digitale Lehrgang „Data Science mit Python“ befähigt Sie dazu, Prognosemodelle zu entwickeln, sie zu verifizieren und zu interpretieren, um anschließend die Ergebnisse zielgruppengerecht zu kommunizieren. Sie lernen unüberwachtes und überwachtes maschinelles Lernen, unterschiedliche Datenvisualisierungsmethoden und das Data Storytelling kennen, sodass Sie zukünftig die Rolle des Data Scientist oder eine andere analytische Rolle, wie zum Beispiel zum Business Analyst, übernehmen können.

Mit dem Abschluss des digitalen Lehrgangs sind Sie in der Lage, das erworbene Wissen in Ihrem Unternehmen einzubringen und selbstständig Machine-Learning-Algorithmen zu implementieren.

Die Qualifizierung wird in Kooperation mit StackFuel in deutscher und englischer Sprache angeboten.

Inhalte

Modul 0: Auffrischung der Data-Analytics-Kenntnisse

  • Die wichtigsten Grundlagen in Data Analytics und Python rekapitulieren
  • Basics der linearen Algebra für Data-Science-Algorithmen erlernen
  • Verschiedene statistische Konzepte wiederholen

Modul 1: Grundlagen von Machine Learning

  • Mit Modellen des Supervised und Unsupervised Learning mit Hilfe des Python-Pakets sklearn umgehen
  • Performance-Metriken anwenden und mit verschiedenen Problemen der Modellgüte umgehen
  • Mit Ausreißern in verschiedenen Modellen umgehen

Modul 2: Supervised Learning vertiefen

  • Gesammelte Textdaten aus externen Quellen sammeln, aufbereiten und mittels Regular Expression nutzen
  • Algorithmen des überwachten Lernens wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines anwenden
  • Grundlagen des Natural Language Processing (NLP) anwenden
  • Einblicke in Deep Learning und Anwenden künstlicher neuronaler Netze mit Keras

Modul 3: Data-Science-Probleme lösen

  • Modellagnostische Methoden zur Interpretation und Visualisierung von Machine-Learning-Modellen kennenlernen
  • Daten aus verteilten Datenbanken mit Big-Data-Verfahren und dem Python-Paket PySpark nutzen
  • Data-Science-Projekt mit realen Datensätzen eigenständig bearbeiten

Der digitale Lehrgang umfasst vier Module und ein Abschlussprojekt. Die Dauer beträgt insgesamt 108 Stunden (4,5 Monate).


Methoden

Der digitale Lehrgang wird in Data Lab, der Lernumgebung des Kooperationspartners StackFuel, absolviert. Am Starttermin finden Sie dort die Lerneinheiten, Arbeitshilfen und Zusatzprodukte. Sie lernen praxisnah mit Lehrvideos, Texten und Business-Szenarien und wenden das erlernte Wissen direkt in der Programmierumgebung an. Jede Woche werden neue Inhalte zur Bearbeitung freigeschaltet. Zudem finden regelmäßig Live-Seminare statt, in denen Ihre Fragen von den Expertinnen und Experten ausführlich beantwortet werden. Dementsprechend erfolgt die Durchführung des digitalen Lehrgangs mit unterschiedlichen Trainerinnen und Trainern von StackFuel.


Wie profitieren Sie von diesem digitalen Lehrgang?

In diesem digitalen Lehrgang lernen Sie die gewonnenen Daten einzulesen, zu bereinigen, zu filtern und diese explorativ mithilfe deskriptiver Statistik zu analysieren. Darauf aufbauend erfahren Sie, wie Sie komplexe Prognosemodelle entwickeln und diese verifizieren. Nach Abschluss des digitalen Lehrgangs können Sie Datenmodelle zur Vorhersage verschiedener Business-Szenarien programmieren sowie Machine-Learning-Algorithmen entwickeln.


Zertifikat

Zum Ende des digitalen Lehrgangs führen Sie ein Abschlussprojekt durch, in dem Sie anhand eines Industriedatensets eine eigenständige Datenanalyse machen. In einer individuellen Projektbesprechung mit dem Mentoring Team von StackFuel erhalten Sie Feedback zu ihrem Lösungsansatz. Nach erfolgreichem Besuch des digitalen Lehrgangs „Data Science mit Python“ erhalten Sie ein Abschlusszertifikat.


Voraussetzungen

Für den digitalen Lehrgang „Data Science mit Python” sollten Sie bereits gute Kenntnisse in Python und dem Umgang mit gängigen Modulen wie Pandas und Matplotlib sowie Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik mitbringen.

Wenn Sie diese Voraussetzungen noch nicht erfüllen, haben Sie noch die Möglichkeit, den digitalen Lehrgang „Data Analytics mit Python“ zu absolvieren.


Zielgruppe

Alle, die eine Karriere als Data Scientist anstreben und als Business Analyst oder Financial Analyst tätig werden möchten.


Grundlagen-Lehrgang

Ihre Kenntnisse in Data Analytics und Python reichen noch nicht aus, um diesen Online-Lehrgang zu besuchen? Dann legen Sie die Basis mit dem folgenden Online-Lehrgang:

Data Analytics mit Python

Lehrgangsleitung

Dr. Alexander Eckrot

studierte Physik in Regensburg und entdeckte während der Promotion sein Interesse für Datenanalyse und Programmieren. Als Trainer bei StackFuel war er neben der Lehrtätigkeit an der Weiterentwicklung der Lerninhalte im Data Lab beteiligt, wozu die Weiterbildungen zur Data Literacy und zum Data Scientist gehörten. Nun ist er Leiter des Data-Science-Teams.

Veranstaltungsdetails

Websessions live

im virtuellen Raum

Gebühren (zzgl. MwSt.)

VDMA-Mitglieder

€ 4.491

Nichtmitglieder

€ 4.990

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Kooperationspartner

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