Diese Weiterbildung vermittelt Ihnen Wissen in Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI).

Unter der Anleitung eines persönlichen Mentors lernen Sie die zentralen Techniken aus Data Science, Machine Learning und KI kennen - und wenden diese praktisch an.

Durch praxisbezogene Projekte, interaktive Live-Trainings und moderierte Sessions erhalten Sie direkten Zugang zu den wichtigsten Data Science Tools und setzen diese ein.

Der Kurs endet mit einem staatlich anerkannten Zertifikat.

Alle Inhalte dieser Data Science Weiterbildung im Überblick:

Python Starter Package
  • Grundlagen von Data Types, Loops, Functions und Dictionaries sicher anwenden
  • Verwendung von NumPy Arrays zur effizienten Datenverarbeitung
  • Programmieren mit Fokus auf Datenanalyse und Automatisierung

Exploratory Data Analysis (EDA)
  • Datenbearbeitung mit Pandas DataFrames und strukturierten Datensätzen
  • Visualisierung von Daten mithilfe von Matplotlib und Seaborn
  • Datenbasiertes Storytelling und Durchführung erster Analysen

Machine Learning - Supervised Learning
  • Einführung in Scikit-Learn und lineare Regressionsmodelle
  • Nutzung von Decision Trees, Random Forests und Ensemble-Techniken
  • Verständnis der Grundlagen neuronaler Netzwerke und Deep Learning

Machine Learning - Unsupervised Learning
  • Durchführung von Dimensionsreduktion mit PCA
  • Clusterbildung mithilfe von k-Means und DBSCAN
  • Erste Einblicke in Bildverarbeitung mit unüberwachten Lernmethoden

Evaluieren und Optimieren
  • Modellbewertung mit Kreuzvalidierung und Testverfahren
  • Effizienzsteigerung durch Grid Search und den Einsatz von Pipelines
  • Verständnis und Auswahl relevanter Evaluationskennzahlen

A Deeper Dive into Data Science
  • Anwendung von Feature Engineering und Datenrepräsentation
  • Grundlagen des Natural Language Processing (NLP)
  • Vertiefung in fortgeschrittene Analyse- und Aufbereitungstechniken

Lernen mit dem XDi
  • Arbeiten an praxisnahen, virtuellen Data-Science-Projekten
  • Persönliche Betreuung durch Mentoren
  • Aufbau eines Projektportfolios für Bewerbungen
  • Karriereunterstützung durch Bewerbungstrainings und Beratung
  • Multimediale Inhalte in Form von Artikeln und Videos
  • Wissensüberprüfung durch Quiz-Formate
  • Live Trainings und Sessions zur Vertiefung und Zusammenarbeit
  • Austausch mit Mitlernenden in einer interaktiven Community
  • Reflexion des Lernfortschritts durch regelmäßige Retrospektiven