Die Data Scientist Weiterbildung bietet theoretische und praktische Module, die Teilnehmende innerhalb von 6 Monaten in die Arbeit im Berufsfeld Data Sciences vorbereitet. Mit einem eigenen, praktischen Abschlussprojekt erreichen die Teilnehmenden ihre Zertifikation als "Data Scientist".

Arbeiten als Data Scientist:

Data Scientists analysieren große, unstrukturierte Datenmengen aus Quellen wie Social Media, Cloud Computing Services oder mobilen Anwendungen. Sie nutzen prediktive Modelle und Algorithmen, um aus den Daten Informationen zu gewinnen und Trends hervorzusagen. Dafür entwickeln sie technische Verfahren, Big-Data-Architekturen sowie automatisierte Prozesse. Data Scientists erstellen webbasierte Informations- und Wissensmanagementsysteme und modellieren Datenschemata zur Integration und Analyse. Ein wichtiger Aspekt ist auch das Feature Engineering mit dem Data Scientists relevante Merkmale für Modelle aus Rohdaten extrahieren. Data Scientists benötigen tiefere Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Machine Learning.

Inhalte des Data Scientist Kurses:

- Machine Learning: Supervised Learning und Unsupervised Learning
- Automatisierung und ETL (optional)
- Fortgeschrittene Python Programmierung
- AWS Cloud Computing
- SQL und PostgreSQL
- Relationelle Datenbanktheorie
- EDA (Numpy & Pandas, Explorative Datenanalyse)
- Scrum Methoden
- Excel & PowerQuery
- Power BI
- Praktisches Abschlussprojekt

Mögliche Zertifikate für Data Scientists:

- Microsoft Data Scientist Associate
- Professional Scrum Master I
- AWS Certified Solutions Architect

Teil des Data Science Kurs ist ein Karrierecoaching mit Lebenslauf-Check und Interview Training, auf das Teilnehmende noch 6 Monate nach der Weiterbildung zurückgreifen können.