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WeiterbildungHybrid

Data Scientist: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen

StackFuel GmbH · Berlin

Art
Weiterbildung
Abschluss
Zertifikat
Lernform
Hybrid
Dauer
17 Monate
Start
nächster Start: 2026-06-28

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

Dieser Kurs vermittelt Data Scientists Methoden zur Verbesserung und Optimierung von Prognosemodellen.

Lerninhalte

<p>Dieser Kurs vermittelt Data Scientists Methoden zur Verbesserung und Optimierung von Prognosemodellen.</p>Erheben, Verarbeiten und Analysieren von Daten<br/><ul><li>Sensordaten und Messwerte erfassen, bereinigen und für Analysen nutzbar machen</li><li>Datenqualität sicherstellen, um präzisere Vorhersagen als Data Scientist zu ermöglichen</li></ul><br/>SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung<br/><ul><li>Strukturierte Abfragen formulieren, um große Datenmengen effizient zu analysieren</li><li>Datenbankstrukturen optimieren, um schnellere Berechnungen und Analysen zu unterstützen</li></ul><br/>Erstellung professioneller Dashboards und Berichte<br/><ul><li>Interaktive Visualisierungen erstellen, um Prognosemodelle verständlich zu präsentieren</li><li>Automatisierte Berichte generieren, um Erkenntnisse effizient zu vermitteln</li></ul><br/>Statistische Analysen und Datenaufbereitung mittels Python<br/><ul><li>Datenbereinigungsmethoden nutzen, um fehlende oder fehlerhafte Werte zu korrigieren</li><li>Statistische Verfahren anwenden, um Prognosemodelle als Data Scientist zu optimieren</li></ul><br/>Anwendungen von Machine Learning für datengetriebene Entscheidungen<br/><ul><li>Predictive-Analytics-Modelle entwickeln, um präzisere Vorhersagen zu treffen</li><li>Evaluationsmetriken einsetzen, um die Leistungsfähigkeit von Algorithmen zu messen</li></ul><br/>Datenverarbeitung mit leistungsfähigen Webtechnologien<br/><ul><li>Schnittstellen in Web-Technologien integrieren, um datenbasierte Anwendungen zu verbessern</li></ul><br/>Datengetriebenes Prozessmanagement und Entscheidungsfindung<br/><ul><li>Datengetriebene Methoden einsetzen, um Geschäftsprozesse effektiv zu steuern</li><li>Optimierungsstrategien entwickeln, um fundierte Entscheidungen als Data Scientist zu treffen</li></ul>

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Häufige Fragen zu „Data Scientist: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen“

Ist „Data Scientist: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen“ 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: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen“?

Die Weiterbildung dauert 17 Monate.

Was kostet „Data Scientist: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen“?

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: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen“?

Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.

In welcher Lernform findet „Data Scientist: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen“ statt?

Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.

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