Die kombinierte Ausbildung zum Data Scientist und Data Engineer vermittelt alle notwendigen Kompetenzen für den Aufbau und die Analyse komplexer Datenarchitekturen. Teilnehmende lernen, große Datenmengen technisch aufzubereiten (Engineering) und mittels fortgeschrittener Algorithmen auszuwerten (Science). Der Fokus liegt auf der Entwicklung produktionsreifer Datenpipelines und prädiktiver Machine-Learning-Modelle. Nach dem Kurs können Sie: * Cloud-Datenarchitekturen (z.B. Azure, AWS) planen und implementieren. * ETL/ELT-Prozesse zur Datenintegration entwickeln. * Komplexe Machine-Learning-Modelle (Deep Learning) entwerfen und bewerten. * Die Infrastruktur für Big Data-Anwendungen bereitstellen. Inhalte: Data Warehousing & Cloud-Infrastruktur; Skalierbare Datenpipelines (Python, Spark); Fortgeschrittenes Machine Learning & Deep Learning; Modell-Deployment und MLOps; Datenethik und -governance.