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Data Science und Big Data mit Python
Die Data Science Weiterbildung vermittelt in vier Wochen praxisnahes Wissen in Python. Themenschwerpunkte sind Datenanalyse, Statistik, Machine Learning, neuronale Netze und der Umgang mit großen Datenmengen (z.?B. via Hadoop und Spark).
Erst seit Data Science und Big Data ist es Unternehmen und Institutionen möglich, aus riesigen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen mit hoher Erfolgsquote zu treffen. In dieser Big Data Weiterbildung vermitteln wir wichtige Konzepte der Datenwissenschaft, von Datenvorbereitung und -bereinigung bis hin zu fortgeschrittenen statistischen Modellierungsansätzen. Sie lernen leistungsstarke Big Data Technologien wie Hadoop und Spark kennen, die es ermöglichen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Sie erhalten Wissen über maschinelles Lernen und erfahren, wie Algorithmen trainiert werden, um Vorhersagen und Muster in komplexen Datensätzen zu identifizieren.
Erst seit Data Science und Big Data ist es Unternehmen und Institutionen möglich, aus riesigen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen mit hoher Erfolgsquote zu treffen. In dieser Big Data Weiterbildung vermitteln wir wichtige Konzepte der Datenwissenschaft, von Datenvorbereitung und -bereinigung bis hin zu fortgeschrittenen statistischen Modellierungsansätzen. Sie lernen leistungsstarke Big Data Technologien wie Hadoop und Spark kennen, die es ermöglichen, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Sie erhalten Wissen über maschinelles Lernen und erfahren, wie Algorithmen trainiert werden, um Vorhersagen und Muster in komplexen Datensätzen zu identifizieren.
Weiterhin werden Sie Daten auf ansprechende und aussagekräftige Weise visualisieren, um komplexe Zusammenhänge verständlich darzustellen. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Python für die effiziente Analyse und Verarbeitung von Daten. Python ist die bevorzugte Programmiersprache in der Datenwissenschaft. Unsere Data Science Weiterbildung vermittelt Einblicke in praktische Anwendungen von Big Data in verschiedenen Branchen und hilft zu verstehen, wie diese Technologien Geschäftsmodelle transformieren.
Lerninhalte
- Datenerkundung und Datenanalyse
- Aufgaben und Arbeitsabläufe eines Datenwissenschaftlers
- Data Science mit Python
- Mathematik und Statistik für Datenwissenschaftler
- Vertiefung in die Datenverarbeitung mit Numpy, Pandas und Scikit-learn
- Verwendung verschiedener Datenquellen wie CSV, JSON, Webservices und SQL-Datenbanken
- Big Data mit Hadoop und Spark
- Daten-Visualisierung und Präsentation mit Matplot und Marimo-Notebooks
- Einführung in Machine-Learning
- Supervised Learning (Klassifikations- und Regressions-Algorithmen)
- Unsuperviced Learning (Clustering- und Dimensions-Reduktions-Algorithmen)
- Neuronale Netze
- Deep Learning
- Gradienten-Methode
- Natural Language Processing
Ihr erlerntes Wissen werden Sie in praktischen Projekten, Übungen oder Fallstudien mit fachlicher Unterstützung anwenden. Teil der Weiterbildungen bei cimdata sind die flexiblen Übungsphasen. Dank unserer Lernform „cimlive“ können unsere Teilnehmenden als Teil eines virtuellen Klassenraumes auch individuelle und eigenständige Lernprozesse umsetzen. Dadurch können Sie ortsunabhängig und flexibel lernen und haben gleichzeitig unsere Dozierenden in digitaler Nähe.
Lernziel
Neben Data Science lernen erlangen Sie tiefgehendes Verständnis für die Konzepte der Datenwissenschaft und erwerben Wissen zu fortgeschrittenen statistischen Modellierungsansätzen. Sie lernen innovative Methoden und Technologien anzuwenden, um wertvolle Erkenntnisse und strategische Entscheidungen zu treffen.
Nach dem Kurs sind Sie in der Lage, Python für Datenanalyse- und -verarbeitung effektiv nutzen zu können.
Zielgruppe
Die Data Science Weiterbildung online richtet sich an Datenwissenschaftler:innen, Analysten, IT-Profis und Absolvent:innen eines Studiums oder einer Ausbildung in den Bereichen Informatik, Programmierung, Technik, Wirtschaftsinformatik, Informationstechnik oder Ingenieurswesen.
Vorkenntnisse
Gängige Computerkenntnisse sowie Kenntnisse in Python sind Voraussetzungen. Wir empfehlen unseren "Grundkurs Python" und "Programmierung mit Python für komplexe Datenbanken" vorher zu belegen. Fachkenntnisse in Statistik bzw. -programmen wie z.B. SPSS oder SAS sind von Vorteil.
Wir empfehlen die Kurskombination mit dem Kurs "KI-Programmierung mit Python".
Förderung
Fördermöglichkeiten sind mit Bildungsgutschein SGB II und SGB III sowie durch Rentenversicherungsträger (DRV), Berufsgenossenschaften (BG) und den Berufsförderungsdienst der Bundeswehr möglich. Darüber hinaus können Förderungen mit der Bildungsprämie sowie den regionalen Bildungschecks erfolgen.
Marktchancen
Informationstechnologie hat sich zu einem der dynamischsten und entscheidendsten Sektoren unserer modernen Wirtschaft entwickelt. Der Markt bietet in einer Welt, die von digitaler Transformation und technologischem Fortschritt geprägt ist, breite und diverse Chancen.
Unternehmen weltweit setzen verstärkt auf digitale Technologien, um effizienter zu arbeiten, ihre Prozesse zu optimieren und sich an die sich ständig ändernden Marktanforderungen anzupassen. Dies eröffnet zahlreiche Chancen für IT-Experten, innovative Lösungen zu entwickeln und Implementierungen durchzuführen.
Mit der zunehmenden Vernetzung und Digitalisierung wächst auch die Bedrohung durch Cyberangriffe. Die Sicherheit von Daten und Systemen wird zu einer Priorität für Unternehmen, was die Nachfrage nach Cybersicherheitsexperten steigert.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning verändern zahlreiche Branchen. Von automatisierten Prozessen bis hin zu intelligenten Entscheidungsunterstützungssystemen - IT-Profis, die sich auf KI und ML spezialisieren, haben herausragende Marktchancen.
Die COVID-19-Pandemie hat den Trend zur Remote-Arbeit beschleunigt und die Notwendigkeit einer starken digitalen Infrastruktur unterstrichen. IT-Expert:innen, die Lösungen für digitale Arbeitsumgebungen bereitstellen können, stehen im Mittelpunkt.
Zusammenfassend bieten die Marktchancen im Bereich IT eine breite Palette von Möglichkeiten, angefangen von traditionellen IT-Dienstleistungen bis hin zu aufstrebenden Technologien. Die fortlaufende Evolution der Technologie stellt sicher, dass IT-Fachleute gefordert sind, innovative Lösungen zu entwickeln und einen wesentlichen Beitrag zur Gestaltung der digitalen Zukunft zu leisten.
