Agile Data Engineer (m/w/d) - Qualifizierung in Datenbankentwicklung, -programmierung

Nach Abschluss der Weiterbildung zum Data Engineer (m/w/d) sind Sie in der Lage, moderne Big Data-Datenprozesse und Cloud-Daten-Architekturen zu konzipieren und umzusetzen. Sie sind Sie befähigt, relevante Daten zu gewinnen, sie aufzubereiten und Datensätze zu erstellen. Sie können Daten speichern, verwalten, visualisieren und für deren Sicherheit sorgen. Mittels Ihrer Scrum-Zertifizierungen können Sie Scrum im einem Unternehmen einführen oder aber in einem agil geführten Unternehmen tätig werden.

Grundlagen der Datenanalyse

• Grundlagen der Statistik
• Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
• Verteilungen in der Statistik

Datenschutz und DSGVO

• Anwendungsbereich der DSGVO
• Datenschutzrechtliche Pflichten
• Verarbeitungsgrundsätze
• Löschung und Datenübertragbarkeit

Einführung in Datenbanken und Python

• Datenbanken
• Python-Skripte
• Ein-und Ausgabe

Datenstrukturen und Algorithmen

• Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen
• Testen und Tuning
• Datenstrukturen
• Grundlegende Programmierkonzepte

Webentwicklung und Datenintegration

• Dynamische Websites-CGI und WSGI
• Integration Python, R, MATLAB und Einstein Discovery

Datenanalyse mit Python und Pandas

• Einführung in Pandas und Dataframes
• Datenreinigung
• Datenvisualisierung

Machine Learning Grundlagen

• Einführung in Machine Learning
• Lineare Regression
• Multiple Regression

Fortgeschrittene Machine Learning Themen

• Einführung in Unsupervised Machine Learning
• Einführung in Neuronale Netze
• Trainieren eines Neuronalen Netzes

Tools für Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI)

• Einführung in PyTorch
• Erzeugung synthetischer Daten
• Laden und Speichern von Modellen
• Benutzen von vorgefertigten Modellen mit Keras

Business Intelligence mit Power BI

• Einführung in Power BI
• Power Query: Importieren von Daten
• Datenmodellierung in Power BI Desktop
• Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards

Datenvisualisierung und Interaktivität

• Einführung in Tableau und Verstehen von Datenmodellierung
• Datenmodelle mit logischer und physischer Ebene
• Erstellen von interaktiven Dashboards

TensorFlow und Cloud Deep Learning

• Installation und Einrichtung von TensorFlow
• Analyse von Machine Learning in TensorFlow
• Grundlegende Verwendung von TensorFlow
• Anwendungen in Cloud Deep Learning, Bildgenerierung, Musik und Video

Data Science mit R

• Datenmanagement und diskriptive Statistiken in R
• Importieren, Analysieren und Exportieren von Datensätzen
• Deskriptive Statistik: Analysen und Untersuchungen
• Zusammenhänge zwischen Variablen und Diagrammen

Grafische Darstellung von Daten in R

• Diagramme in ggplot2
• Streudiagramme, Korrelationsdiagramme und analytische Tests
• Anwendung von R in der Forschung

Blockchain-Technologie

• Grundlagen der Blockchain: Anwendung und Branchen
• Realanwendungen der Blockchain
• Kryptografische Grundlagen
• Erstellen einer eigenen Blockchain
• Smart Contracts

Relationale Datenbanken und Modellierung

• Einführung in relationale Datenbanken
• Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
• Normalisierung und Normalformen
• Datentypen und Keys
• Erstellung eines ERM

Container und Cloud-Technologien

• Theoretische Grundlagen von Softwarecontainern
• Grundlagen und Verwendung von Docker
• Grundlagen und Verwendung von Kubernetes
• Einrichtung von Cloud Computing mit Ansible

Agile Methoden und Projektmanagement

• Agile Standards
• Agiles Projektmanagement
• Vorteile der agilen Arbeitsweise
• Projekt-Steuerung

Scrum in der Praxis

• Einführung in Scrum
• Scrum Master
• Scrum Team
• Sprint Planning
• Product Backlog Management

Continuous Integration und Continuous Delivery

• Continuous Integration und automatisiertes Testen
• Continuous Delivery und Continuous Integration
• Deployment Pipeline

Virtuelle Kommunikation und Moderation

• Arten virtueller Kommunikation und Tools
• Praktische Tipps für das digitale Arbeiten
• Virtuelle Kommunikation in Unternehmen
• Umgang mit Teilnehmenden
• Visualisierung und Medien