IT
Python IV - Data Science und Machine Learning
Daten analysieren ist der erste Schritt. Modelle trainieren, optimieren, verantwortungsvoll einsetzen und Vorhersagen treffen ist der nächste.
Machine Learning ist heute in Produkten nahezu jeder Branche eingebettet: in Empfehlungssystemen, Anomalieerkennung, Sprachverarbeitung und Prognosemodellen. Unternehmen suchen Fachkräfte, die ML-Modelle nicht nur anwenden, sondern mathematisch einordnen, gezielt auswählen und kritisch bewerten können. Mit dem EU AI Act rücken dabei auch Fragen zu Ethik und Bias zunehmend in den Mittelpunkt professioneller Praxis.
Dieser Kurs setzt auf soliden Python-Kenntnissen und Grundlagen der Datenanalyse auf. Er startet mit relationalen Datenbanken und fortgeschrittenen SQL-Queries, erarbeitet dann die mathematischen Grundlagen für Data Science und Machine Learning, inklusive der Gradientenmethode als zentralem Trainingsprinzip, und führt systematisch in Machine Learning mit Scikit-learn ein. Supervised Learning mit Klassifikations- und Regressionsalgorithmen sowie Unsupervised Learning mit Clustering- und Dimensionsreduktionsverfahren bilden den methodischen Kern.
Im zweiten Block vertiefen Sie Ausreißer- und Anomalieerkennung, Validierungs- und Normalisierungsverfahren, Feature Engineering. Sie bauen neuronale Netze auf, steigen in Deep Learning ein und lernen Natural Language Processing als Werkzeug für textbasierte Anwendungen kennen. Den Abschluss bildet ein Thema, das im professionellen Einsatz zunehmend Gewicht bekommt: Ethik und Bias in Data Science.
Der Kurs richtet sich an alle, die Python III – Data Analysis und Big Data abgeschlossen haben oder über vergleichbare Kenntnisse in Python und Datenanalyse verfügen und gezielt in Machine Learning und Data Science einsteigen möchten.Lerninhalte
- Relationale Datenbanken
- Fortgeschrittene SQL-Queries
- Mathematik für Data Science und Machine Learning
- Gradienten-Methode
- Einführung in Machine-Learning
- Machine Learning mit Scikit-learn
- Supervised Learning (Klassifikations- und Regressions-Algorithmen)
- Unsuperviced Learning (Clustering- und Dimensions-Reduktions-Algorithmen)
- Ausreißer-/Anomalie-Erkennung
- Validierungs- und Normalisierungs-Verfahren
- Feature Engineering
- Neuronale Netze
- Deep Learning
- Natural Language Processing
- Ethik and Bias in Data Science
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
Nach diesem Kurs können Sie Machine-Learning-Projekte eigenständig konzipieren, umsetzen und bewerten. Sie verstehen die mathematischen Grundlagen, trainieren Modelle mit Scikit-learn und wählen geeignete Algorithmen für Klassifikation, Regression und Clustering aus. Sie optimieren Modelle durch Feature Engineering und Validierungsverfahren und erkennen Ausreißer und Anomalien zuverlässig. Mit neuronalen Netzen und Deep Learning können Sie komplexere Aufgabenstellungen angehen; Natural Language Processing erweitert Ihren Werkzeugkasten auf textbasierte Anwendungen. Sie kennen die ethischen Implikationen des ML-Einsatzes und können Fragen zu Bias und Fairness fachlich einordnen.
Zielgruppe
Personen aus IT-nahen Berufen (Softwareentwicklung, Datenanalyse, IT-Administration) mit Python-Kenntnissen und Erfahrung in der Datenverarbeitung, die gezielt in Machine Learning und Data Science einsteigen wollen. Auch MINT-Akademiker:innen mit Programmiererfahrung sind geeignet.
Vorkenntnisse
Personen mit technischem Hintergrund und Python-Grundkenntnissen sowie Grundlagen der Datenaufbereitung und Datenanalyse.
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.
