Weiterbildung zum Data Scientist
Die berufsorientierte Weiterbildung Data Scientist vermittelt praxisnahe Kompetenzen in statistischer Analyse, maschinellem Lernen und der Verarbeitung großer Data-Bestände. Ziel ist es, datenbasierte Lösungen im Rahmen von Data Science zu entwickeln und in Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen, Industrie oder E-Commerce einzusetzen. Die Weiterbildung kann sowohl berufsbegleitend als auch in Vollzeit absolviert werden.
Zu Beginn der Weiterbildung Data Scientist werden Grundkenntnisse in Python vermittelt. Dazu gehören objektorientierte Programmierung, explorative Statistik und Verfahren der Datenqualitätsanalyse. Ergänzend lernen die Teilnehmenden Methoden der Data Science-Visualisierung mit Tools wie Matplotlib, Seaborn und Plotly, um Data strukturiert und anschaulich aufzubereiten.
Für die Zusammenarbeit in Data Science-Projekten erwerben die Teilnehmenden Fertigkeiten in Linux, Bash, Git, GitHub und Unit Testing. Darüber hinaus behandelt die Weiterbildung Data Scientist Grundlagen der Cloud-Technologien und bereitet gezielt auf die Zertifizierung "AWS Cloud Practitioner" vor. Kenntnisse im Umgang mit verteilten Systemen erweitern das Spektrum der Arbeit mit Data.
Ein zentraler Bestandteil der Weiterbildung Data Scientist sind Verfahren des Machine Learning. Behandelt werden Klassifikation, Regression und Clusteranalyse, ergänzt durch weiterführende Data Science-Themen wie Recommender-Systeme, Modellierungsprozesse, Zeitreihenanalyse, Dimensionsreduktion, Anomalieerkennung und Reinforcement Learning. Aspekte wie Interpretierbarkeit, ethische Fragen sowie der Umgang mit Verzerrungen in Data-Beständen sind ebenfalls Teil der Inhalte.
Im Bereich Deep Learning vermittelt die Weiterbildung Data Scientist Kenntnisse zum Aufbau dichter und konvolutionaler neuronaler Netze mit Keras und TensorFlow. Weitere Module befassen sich mit SQL, API-Entwicklung, PySpark sowie MLOps mit Tools wie Docker und Streamlit. Ergänzend werden Inhalte zur Zertifizierung "AWS Solutions Architect" angeboten, die in Data Science-Projekten praxisrelevant sind.
Ein praxisorientiertes Projekt mit einem Umfang von 120 Stunden ermöglicht die direkte Anwendung der erworbenen Kenntnisse in realitätsnahen Szenarien mit Data. Die Weiterbildung Data Scientist findet im hybriden Format mit Live-Masterclasses und digitalen Selbstlernphasen statt. Die Unterrichtssprache ist Englisch.
Nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung Data Scientist erhalten die Teilnehmenden ein Data Science-Zertifikat in Kooperation mit der Universität Paris-Sorbonne sowie modulbezogene Bescheinigungen. Damit wird die systematische Qualifizierung im Bereich Data dokumentiert.