Die Weiterbildung vermittelt praxisnahes Wissen in Data Science und Big Data auf Basis von Python. Themenschwerpunkte sind Datenanalyse, Statistik, Machine Learning, neuronale Netze und der Umgang mit großen Datenmengen (z. B. via Hadoop und Spark). Die Inhalte werden anhand realer Datensätze und Projekte angewendet - mit direktem Berufsbezug für analytische Aufgaben in Wirtschaft, Technik oder Verwaltung.
Inhalte:
- 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 mit fachlicher Unterstützung anwenden.