Grundlagen und fortgeschrittene Konzepte in Data Science und SQL

Modulbeschreibung

Der Kurs umfasst fundierte Kenntnisse in der Auszeichnungssprache SQL und im Umgang mit relationalen Datenbanken, um die effiziente Speicherung und Verwaltung von Daten zu erlernen. Die Programmiergrundlagen und die Datenanalyse mit Python und pandas werden behandelt, um eine solide Basis für die Datenverarbeitung zu schaffen. Eine Einführung in Data Science vermittelt die grundlegenden Konzepte und Methoden des Fachgebiets. Die Modellinterpretation und der Umgang mit Big Data mithilfe von PySpark werden ebenfalls intensiv behandelt. Die Vertiefung in Supervised Learning ermöglicht es den Teilnehmern, fortgeschrittene prädiktive Modelle zu entwickeln und zu evaluieren. Darüber hinaus werden die Grundlagen des Machine Learning vermittelt, um ein umfassendes Verständnis der wichtigsten Techniken und Algorithmen zu erlangen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Karriereentwicklung in Datenberufen, wobei wertvolle Strategien und Einblicke zur beruflichen Weiterentwicklung vermittelt werden.

!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.