Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Modulbeschreibung Grundlagen der objektorientierten Programmierung mit Python: Einführung in Klassen, Objekte und Methoden Erstellung und Nutzung eigener Klassen Vererbung und Polymorphismus in Python Vertiefung in Supervised Learning: Fortgeschrittene Konzept…
Lerninhalte
Modulbeschreibung<p> <br/></p>Grundlagen der objektorientierten Programmierung mit Python:<ul><li>Einführung in Klassen, Objekte und Methoden</li><li>Erstellung und Nutzung eigener Klassen</li><li>Vererbung und Polymorphismus in Python</li></ul><p> <br/></p>Vertiefung in Supervised Learning:<ul><li>Fortgeschrittene Konzepte und Techniken überwachtes Lernen</li><li>Optimierung von Modellen durch Hyperparameter-Tuning</li><li>Vergleich verschiedener Algorithmen und deren Anwendungen</li></ul><p> <br/></p>Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten:<ul><li>Selbstgesteuerte Lernphasen individuell planen und durchführen</li><li>Online-Ressourcen und Unterstützung durch Mentoren nutzen</li><li>Kurzzeitige Gruppenstunden zur Vertiefung von Schlüsselkonzepten</li></ul><p> <br/></p>Was macht ein Data Scientist?<p> <br/> Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große Datenmengen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Zu den Aufgaben gehört die Entwicklung von Analysemethoden, das Identifizieren von Mustern und Trends, die Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Daten, die Implementierung von Automatisierungen und das Aufsetzen von Machine Learning Algorithmen und KI. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die im Training erworbenen Fähigkeiten in Analyse, Programmierung und Machine Learning sind dabei essenziell, um als Data Scientist arbeiten zu können.<br/> <br/></p>Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists<p> <br/> Data Scientists nutzen Technologien wie Artificial Intelligence, Deep Learning und neuronale Netze, um komplexe Daten zu analysieren. Maschinelles Lernen, einschließlich Random Forests und Unsupervised Learning, ist zentral für predictive Analytics. Python-Tools wie Pandas und Module für Unit Testing spielen eine wichtige Rolle bei der Datenverarbeitung und im Test Driven Development.<br/> <br/> Data Modelling, Clusteranalysen und Varianzanalysen unterstützen die statistische Auswertung. Weiterbildungen in IT und Informatik fördern analytisches Denken und technische Fähigkeiten, während ein Informatikzertifikat die Karrierechancen im Bereich Data Science erhöht.</p>
Bewertungen (0)
Häufige Fragen zu „Data Pipelines erstellen und nutzen als Data-Scientistin“
Ist „Data Pipelines erstellen und nutzen als Data-Scientistin“ 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 Pipelines erstellen und nutzen als Data-Scientistin“?
Die Weiterbildung dauert 6 Monate.
Was kostet „Data Pipelines erstellen und nutzen als Data-Scientistin“?
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 Pipelines erstellen und nutzen als Data-Scientistin“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Pipelines erstellen und nutzen als Data-Scientistin“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
Weitere Kurse von StackFuel GmbH
Abfragebetrieb mit Azure Synapse Analytics für Cloud Engineer
StackFuel GmbH · Berlin · 6 Monate
Adoption-Dashboard mit Power BI für Teamleiter:in
StackFuel GmbH · Berlin · 4 Monate