Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung 1. Einführung in Data Science und statistische Analyse: Definition und Anwendungsgebiete von Data Science, Überblick über statistische Konzepte, Datenquellen und Datenerhebung 2. Datenaufbereitung und -bereinigung: Techniken zur Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Werten, Datenformatierung und Normalisierung 3. Explorative Datenanalyse (EDA): Visualisierungstechniken mit Matplotlib und Seaborn, Identifikation von Mustern und Trends, Statistische Tests zur Hypothesenprüfung 4. Einführung in maschinelles Lernen: Grundlagen des maschinellen Lernens, Überblick über Algorithmen: Klassifikation und Regression, Evaluation von ML-Modellen 5. Datenvisualisierung mit fortgeschrittenen Techniken: Interaktive Visualisierungen mit Plotly, Dashboard-Erstellung mit Tableau, Best Practices für Datenkommunikation 6. Projektarbeit: EDA und Visualisierung: Durchführung eines eigenen EDA-Projekts, Dokumentation der Ergebnisse, Präsentation vor der Gruppe 7. Ethik in der Datenwissenschaft: Diskussion über Datensicherheit und Datenschutz, Ethische Überlegungen bei der Datenanalyse, Regulierungen und Compliance 8. Zukunftstrends in Data Science: Einführung in KI und Deep Learning, Entwicklung von Data-Driven-Strategien, Branchenspezifische Trends und Herausforderungen
Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung
Itera Campus · München
- Art
- Weiterbildung
- Abschluss
- Zertifikat
- Lernform
- Hybrid
- Start
- laufend
Förderung
bis 100 %- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Grundsätzlich förderfähig – über die Bewilligung entscheidet allein die Agentur für Arbeit bzw. das Jobcenter (Ermessensleistung, § 81 SGB III). Passt die Förderung zu dir? Zum Förder-Check →
Bildungsgutschein: Quelle (Stand 2026-07)
Über den Kurs
Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung 1. Einführung in Data Science und statistische Analyse: Definition und Anwendungsgebiete von Data Science, Überblick über statistische Konzepte, Datenquellen und Datenerhebung 2.
Lerninhalte
Häufige Fragen zu „Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung“
Ist „Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Was kostet „Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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