• Einführungsveranstaltung
• Grundlagen Data Scientist
• Versionsverwaltung mit Git
• Programmieren mit R (inkl. Datenverarbeitung, Diagramme, Statistik)
• Programmieren mit Python (inkl. Jupyter Notebook, API-Integration)
• Datenextraktion via Konsole (Bash/Shell/Powershell & Tools)
• Web Crawling & Scraping (Python & R)
• Datenquellen (SQL & NoSQL, MySQL Workbench, Datenimport & Cleaning)
• Big Data Analytics (Architekturen, KNIME, TensorFlow, Dashboards)
• Deep Learning & neuronale Netze
• Reporting / Datenvisualisierung
• Data Privacy & Data Compliance
• Containerisierung mit Docker
• Projektarbeit (Praxisprojekt mit neuralem Netz)
• Lebenslauf‑Check & Job‑Vermittlung