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WeiterbildungHybrid

Data Scientist Skills - Analyse, KI und Machine Learning

Liora · Kehl

Art
Weiterbildung
Abschluss
Zertifikat
Lernform
Hybrid
Dauer
10 Monate
Start
nächster Start: 2026-07-06

Förderung

Dieser Kurs ist förderfähig:

  • BildungsgutscheinBis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).

Über den Kurs

Data Scientist: Praxisorientierte Weiterbildung in Datenanalyse und KI Die Weiterbildung vermittelt praxisorientierte Kenntnisse im Bereich Datenanalyse, Künstliche Intelligenz (KI), Big Data und Data Engineering.

Lerninhalte

Data Scientist: Praxisorientierte Weiterbildung in Datenanalyse und KI<br/><p>Die Weiterbildung vermittelt praxisorientierte Kenntnisse im Bereich Datenanalyse, Künstliche Intelligenz (KI), Big Data und Data Engineering. Ziel ist es, datengetriebene Lösungen zu entwickeln und analytische Prozesse technisch umzusetzen.</p>Themenschwerpunkte1. Grundlagen der Programmierung<ul><li> Grundlagen der Programmierung mit Python (inkl. objektorientierte Programmierung)</li><li> Explorative Statistik und Datenqualitätsanalyse</li><li> Datenvisualisierung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly</li><li> Versionierungs- und Entwicklungstools: Linux, Bash, Git, GitHub, Unit Testing</li><li> Einführung in Cloud-Technologien inkl. AWS Cloud Practitioner-Vorbereitung</li></ul><br/>2. Machine Learning & KI<ul><li> Überwachtes und unüberwachtes Lernen (z. B. Klassifikation, Regression, Clustering)</li><li> Recommender Systeme und Modell-Pipelines</li><li> Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung, Dimensionsreduktion, Reinforcement Learning</li><li> Interpretierbarkeit, Bias-Erkennung, ethische Grundlagen von KI</li><li> Text Mining, Web Scraping (BeautifulSoup), Netzwerk-Analyse (NetworkX)</li></ul><br/>3. Deep Learning & Data Engineering<ul><li> Künstliche neuronale Netze mit Keras und TensorFlow</li><li> Datenbankabfragen mit SQL, API-Entwicklung, PySpark</li><li> Grundlagen zu MLOps: Docker, Streamlit</li><li> Vorbereitung auf die AWS Solutions Architect-Zertifizierung</li></ul><br/>4. Durchführung und Abschluss<ul><li> Hybrides Lernformat mit synchronen Live-Sitzungen und Online-Selbstlernphasen</li><li> Umfang: 120-stündiges Praxisprojekt zur Anwendung des Gelernten</li><li> Unterrichtssprache: Englisch</li><li> Abschluss: Teilnahmezertifikat sowie optionale Modulzertifikate (z. B. in Kooperation mit Universität Paris Sorbonne)</li></ul>

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Häufige Fragen zu „Data Scientist Skills - Analyse, KI und Machine Learning“

Ist „Data Scientist Skills - Analyse, KI und Machine Learning“ 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).

Wie lange dauert „Data Scientist Skills - Analyse, KI und Machine Learning“?

Die Weiterbildung dauert 10 Monate.

Was kostet „Data Scientist Skills - Analyse, KI und Machine Learning“?

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 Scientist Skills - Analyse, KI und Machine Learning“?

Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.

In welcher Lernform findet „Data Scientist Skills - Analyse, KI und Machine Learning“ statt?

Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.

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