Kurs: Data Scientist & Data Engineer

Kursbeschreibung

Der Kurs ,,Data Scientist & Data Engineer" kombiniert zwei zentrale Rollen im datengetriebenen Umfeld: die technische Datenaufbereitung und -integration durch Data Engineers sowie die analytische Auswertung und Modellierung durch Data Scientists. Teilnehmende lernen, komplexe Datenpipelines zu entwickeln, Machine-Learning-Modelle zu trainieren und Daten in Entscheidungsprozessen nutzbar zu machen. Ziel ist es, ein ganzheitliches Kompetenzprofil aufzubauen, das von der Datenbasis bis zur datengetrieben...

Zielgruppe
Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, IT-Fachkräfte und Entwickler:innen, die ein kombiniertes Skillset aus Data Engineering und Data Science erwerben möchten.

Kursniveau
Fortgeschritten bis Profi

Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Kenntnisse in Python, SQL und Datenbanken sind empfohlen. Erste Erfahrung mit Cloud-Technologien ist hilfreich.

Grundlagen Data Engineering & Python

Die Teilnehmenden lernen die Basis für Datenpipelines und die Programmierung mit Python. Praxisbeispiel: Aufbereitung von Logdaten mit Python und SQL.

  • Python for Data Science
  • SQL Grundlagen
  • Datenaufbereitung & Transformation
  • Praxisbeispiel Logdaten

Datenmanagement in der Cloud - Microsoft DP-900 & DP-203

Es werden grundlegende und fortgeschrittene Konzepte des Datenmanagements vermittelt. Praxisbeispiel: Nutzung von Azure Data Lake für Sensordaten.

  • Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
  • Microsoft DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure
  • Relationale & NoSQL-Datenbanken
  • Praxisbeispiel Azure Data Lake

Visualisierung & Reporting - Microsoft PL-300

Die Teilnehmenden lernen, wie Daten interaktiv aufbereitet und in Dashboards überführt werden. Praxisbeispiel: KPI-Dashboard für Geschäftsentscheidungen.

  • Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
  • Interaktive Visualisierungen
  • KPI-Reporting
  • Praxisbeispiel Dashboard

Künstliche Intelligenz & Data Science - Microsoft AI-900 & CertNexus CDSP

Die Grundlagen von KI sowie fortgeschrittene Data-Science-Methoden werden vermittelt. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells für Kundenabwanderung.

  • Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
  • CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
  • Grundlagen Künstlicher Intelligenz
  • Explorative Analysen
  • Praxisbeispiel Prognosemodell

Fortgeschrittene Spezialisierung - Microsoft AI-102 & Deep Learning

Die Teilnehmenden lernen, KI-Lösungen mit Azure zu entwickeln und moderne Frameworks für Deep Learning einzusetzen. Praxisbeispiel: Erstellung eines Bildklassifikationsmodells mit PyTorch.

  • Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
  • Deep Learning mit PyTorch
  • Praxisbeispiel Bildklassifikation

Zusatzinformationen

Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.

Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

Fazit

Die Weiterbildung ,,Data Scientist & Data Engineer" vermittelt umfassende Kenntnisse für die Kombination von Datenintegration, Datenanalyse und KI. Mit DP-900, DP-203, PL-300, AI-900, CDSP und AI-102 erwerben die Teilnehmenden ein zukunftsorientiertes Kompetenzprofil für datengetriebene Projekte.