• Einführungsveranstaltung
• Grundlagen der Datenanalyse
• Versionsverwaltung (Git)
• Programmierung mit Python (inkl. Jupyter)
• Datenextraktion via Konsole (Bash, PowerShell & Tools)
• Datenquellen & Datenmanagement (SQL/NoSQL, Cleaning, MySQL Workbench)
• Virtualisierung mit Docker
• Web Crawling & Scraping (Python & R)
• Big Data Analytics (Architekturen, KNIME, TensorFlow, Dashboards)
• Künstliche Intelligenz / produktiver KI‑Einsatz
• Datenanalyse & Reporting
• Cloud‑Dienste
• Data Privacy & Data Compliance
• Projektarbeit (inkl. Praxisprojekt)
• Lebenslauf‑Check & Headhunter‑Service