Data Science Quereinstieg mit SQL Power BI und fortgeschrittenen Analyse-Techniken

Modulbeschreibung

*Modellinterpretation und Big Data mit PySpark: Nutzung von PySpark für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sowie Techniken zur Interpretation von Modellergebnissen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

*Auszeichnungssprache SQL und relationale Datenbanken: Einführung in SQL und relationale Datenbanken zur effizienten Speicherung, Abfrage und Verwaltung von Daten in verschiedenen Geschäftsanwendungen.

*Einführung in Data Science: Grundlagen der Data Science, einschließlich der wichtigsten Konzepte, Techniken und Werkzeuge, um Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

*Erstellen von Reports und Dashboards mit Power BI: Schulung in der Nutzung von Power BI zur Erstellung interaktiver Reports und Dashboards, um Daten anschaulich und verständlich zu präsentieren und Geschäftsentscheidungen zu erleichtern.

*Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas: Einführung in die grundlegenden Programmierkonzepte mit Python und den Einsatz der pandas-Bibliothek zur effizienten Datenmanipulation und -analyse, um fundierte Einblicke aus Datensätzen zu gewinnen.

*Vertiefung in Supervised Learning: Intensive Auseinandersetzung mit überwachten Lernmethoden, einschließlich Regression, Klassifikation und der Anwendung dieser Techniken auf reale Datensätze.

*Machine Learning Grundlagen: Einführung in die grundlegenden Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens, um die Basis für weiterführende Studien und Anwendungen zu schaffen.

*Karriereentwicklung in Datenberufen: Strategien und Tipps zur Karriereplanung und -entwicklung in der Datenbranche, einschließlich Netzwerkaufbau, Bewerbungsgespräche und kontinuierliche Weiterbildung.

*Gruppenunterricht und Selbstlernen: Kombination aus strukturiertem Gruppenunterricht und flexiblen Selbstlernmodulen, um die Lernerfahrung zu maximieren und individuelle Lernbedürfnisse zu berücksichtigen.

!Wesentliche Fähigkeiten für Data Scientists

Die Programmierung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind zentrale Fähigkeiten für Data Scientists. In Weiterbildungen zur Künstlichen Intelligenz und Data Science werden Machine Learning Modelle und KI-Technologien vertieft. Ein Machine Learning Engineer profitiert von Python-Kenntnissen, um effektive KI-Modelle zu entwickeln.

Data Scientist Bootcamps und Kurse zur Künstlichen Intelligenz bieten Quereinsteigern sowie Experten praxisnahes Wissen. Weiterbildungen in Informatik und digitalen Transformationen unterstützen das Erlernen moderner Methoden, während Zertifikate die Karrierechancen in diesem zukunftsorientierten Bereich erheblich steigern.