Datenaufbereitung und Visualisierung mit Python und Data Science
StackFuel GmbH · Berlin
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
Die Teilnehmer erwerben Kenntnisse in der Entwicklung und Bewertung prädiktiver Modelle durch eine intensive Vertiefung in Supervised Learning.
Lerninhalte
<p>Die Teilnehmer erwerben Kenntnisse in der Entwicklung und Bewertung prädiktiver Modelle durch eine intensive Vertiefung in Supervised Learning. Anschließend erfolgt eine umfassende Einführung in die objektorientierte Programmierung mit Python, um komplexe Anwendungen effizient zu strukturieren und zu entwickeln. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem durch Mentoring begleiteten Selbstlernen, das den Teilnehmern die Flexibilität bietet, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten. Die Lernenden profitieren von der Unterstützung und Expertise erfahrener Mentoren, die individuelle Betreuung und gezieltes Feedback geben. Diese Kombination aus theoretischem Wissen, praktischen Fähigkeiten und persönlicher Anleitung schafft eine effektive und maßgeschneiderte Lernumgebung.</p>Was macht ein Data Scientist?<br/><p>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. Data Scientists 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.</p>Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists<br/><p>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. 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>
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Häufige Fragen zu „Datenaufbereitung und Visualisierung mit Python und Data Science“
Ist „Datenaufbereitung und Visualisierung mit Python und Data Science“ 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 „Datenaufbereitung und Visualisierung mit Python und Data Science“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „Datenaufbereitung und Visualisierung mit Python und Data Science“?
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 „Datenaufbereitung und Visualisierung mit Python und Data Science“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Datenaufbereitung und Visualisierung mit Python und Data Science“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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