Der Kurs vermittelt die notwendigen Kenntnisse, um Daten effektiv zu visualisieren, zu analysieren und prädiktive Modelle zu entwickeln. Die Teilnehmer lernen zunächst, wie mit Power BI aussagekräftige Reports und interaktive Dashboards erstellt werden, um Daten effektiv zu visualisieren und zu analysieren. Anschließend werden Programmiergrundlagen und die Datenanalyse mit Python und pandas vermittelt, um eine effiziente Datenmanipulation und -verarbeitung zu gewährleisten. Eine Einführung in Data Science bietet einen Überblick über die grundlegenden Konzepte und Methoden des Fachgebiets. Darauf folgt eine Vertiefung in Supervised Learning, bei der die Teilnehmer lernen, prädiktive Modelle zu entwickeln und zu bewerten. Die Grundlagen des Machine Learning werden ebenfalls behandelt, um ein Verständnis der wichtigsten Techniken und Algorithmen zu schaffen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Karriereentwicklung in Datenberufen, wobei Einblicke und Strategien zur beruflichen Weiterentwicklung vermittelt werden.

Was macht ein Data Scientist?

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.

Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists

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.