Der Algorithmenentwickler (Predictive Analytics / Java / Informatik) konzipiert und implementiert Algorithmen zur Datenanalyse und Vorhersagemodellierung. Er entwickelt komplexe statistische Modelle in Java, optimiert bestehende Algorithmen und integriert diese in Softwaresysteme. Seine Aufgaben umfassen die Identifikation von Mustern in großen Datensätzen, Erstellung von Prognosemodellen und Auswertung der Ergebnisse. Der Entwickler arbeitet an der Verbesserung von Machine-Learning-Verfahren, dokumentiert seine Implementierungen und kooperiert mit Fachbereichen zur Lösungsentwicklung. Er benötigt fundierte Kenntnisse in Statistik, Java-Programmierung und Data Mining.

Predictive Analytics & Algorithmen - Prognosemodelle und datenbasierte Entscheidungen mit Big Data

• Datengetriebene Vorhersagen für Unternehmen - Prognosemodelle verstehen und einsetzen
• Datenmanagement für Predictive Analytics - Datenquellen vorbereiten und nutzbar machen
• Algorithmen gezielt für Prognosen auswählen - Statistik & Machine Learning praktisch einsetzen
• Praxisnahe Vorhersagemodelle entwickeln - Use Cases für Produktion, Marketing, Finanzen
• Toolset für datenbasierte Vorhersagen beherrschen - Analyseplattformen & Automatisierung nutzen
• Modelle erfolgreich trainieren & testen - Performance und Generalisierbarkeit absichern
• Prognosen in Handlung überführen - Realtime-Insights & Entscheidungsdashboard
• Risiken datenbasierter Modelle minimieren - Bias, Erklärbarkeit & DSGVO in der Praxis
• Vorhersagen effizient und nachhaltig betreiben - Modellpflege & ROI bewerten

Objektorientierte Softwareentwicklung - Programmierung in C/C++ und Java

• Programmiersprachen C, C++ und Java - Syntax, IDEs und Versionsverwaltung
• Objektorientierte Programmierung - Strukturen und Designprinzipien
• Datenstrukturen und Algorithmen - Performance und Optimierung
• Testgetriebene Entwicklung und Qualitätssicherung
• Vorgehensmodelle und Softwarearchitektur
• Benutzeroberflächen und Systemintegration
• APIs und moderne Systemanbindung

Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte

• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung

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