Die berufsbegleitende Weiterbildung im Bereich Data Science vermittelt praxisorientierte Kenntnisse in der Datenanalyse, Machine Learning, Deep Learning und modernen Technologien des Data Engineerings. Sie richtet sich an Berufstätige, die datenbasierte Lösungen entwickeln und Entscheidungsprozesse in Unternehmen mitgestalten möchten.
Kursinhalt1. Einführung in Python und Datenanalyse- Grundlegende Konzepte der Programmierung mit Python
- Objektorientierte Strukturen, explorative Statistik und Datenqualitätsanalysen
- Visuelle Datenaufbereitung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
2. Programmiertools und Cloud-Technologien
- Umgang mit Linux, Bash, Git, GitHub und Unit Testing
- Einführung in Cloud-Technologien
- Vorbereitung auf die Zertifizierung zum AWS Cloud Practitioner
3. Maschinelles Lernen
- Verfahren wie Klassifikation, Regression und Clustering
- Weiterführende Themen wie Recommender-Systeme, Modellierungspipelines und Dimensionsreduktion
- Anomalieerkennung, Zeitreihenanalysen und Reinforcement Learning
- Interpretierbarkeit und ethische Fragen in der KI
4. Deep Learning und Data Engineering
- Aufbau dichte und konvolutionale neuronale Netze mit Keras und TensorFlow
- Inhalte zu Datenbankabfragen mit SQL und Schnittstellenentwicklung mit APIs
- Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark
5. Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen
- Kenntnisse zu Docker, Streamlit und MLOps
- Vorbereitung auf die AWS Solutions Architect-Zertifizierung
6. Praxisprojekt und Unterrichtsform
- 120-stündiges Praxisprojekt zur Anwendung der erlernten Methoden
- Hybrider Unterricht mit Live-Sitzungen und flexiblen Online-Lerneinheiten
- Alle Inhalte in englischer Sprache
- Zertifikate nach erfolgreichem Abschluss, einschließlich Hochschulzertifikat und modulbezogenen Bescheinigungen