Dieser Kurs vermittelt Quereinsteigern die notwendigen Fachkenntnisse und Methoden, um im Bereich Data Science erfolgreich zu arbeiten.
SQL für Data Scientists- Erlernen der Grundlagen von SQL zur effizienten Verwaltung und Abfrage relationaler Datenbanken
- Nutzung von Abfragen, Joins und Subqueries, um relevante Datensätze für Analysen zu extrahieren
Datenanalyse für Data Scientists
- Anwendung von Datenanalysetools, um aus Rohdaten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen
- Nutzung statistischer Methoden zur Erkennung von Mustern und Trends in großen Datensätzen
Datenwissenschaftliche Methoden und Modellierung (DSC)
- Einführung in die Datenmodellierung mit Python-Bibliotheken wie scikit-learn
- Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Vorhersage und Klassifizierung von Daten
Integration und Automatisierung in Data Science
- Verknüpfen von SQL-Datenquellen mit Python-Analyseumgebungen zur Erstellung von Workflows
- Nutzung von Automatisierungstechniken, um Datenverarbeitungs- und Analyseprozesse effizient zu gestalten
Best Practices für Quereinsteiger im Data Science
- Sicherstellung der Datenqualität durch umfassende Bereinigungs- und Validierungstechniken
- Fortlaufende Weiterbildung in den neuesten Technologien und Best Practices des Data Sciencing zur Schärfung der Fachkompetenz