Data Science Bootcamp

Целевые группы:

 Fachkräfte- und Führungskräfte aus allen Bereichen der Wirtschaft (BWL), Marketing, Kommunikation, Quereinsteiger mit Vorkenntnissen

Профессиональные условия:

Deutschkenntnisse (B2)

Технические условия:

Keine besonderen Anforderungen.

Систематика терминов агентств по трудоустройству Германии:

keine Angaben

Содержание

Daten sind überall. In der Tat wächst die Menge digitaler Daten, die es gibt, sehr schnell. Automatisierung und Analysen verändern Unternehmen in allen Branchen. Daher sind qualifizierte Data Scientists in Unternehmen gefragt. Laut einem Bericht des McKinsey Global Institutes stieg die Nachfrage 2016 um etwa 12% pro Jahr und lag damit weit über dem verfügbaren Angebot. Data Science ist die Kombination aus Statistik, Mathematik, Programmierung, Problemlösung, Datenerfassung auf geniale Weise, der Fähigkeit, Dinge anders zu betrachten, die Daten zu bereinigen, vorzubereiten und auszurichten.
Werden Sie Data Scientist bzw. Datenwissenschaftler und schlagen Sie diesen extrem gefragten Karriereweg ein! In unserem dreimonatigen geförderten Vollzeit Bootcamp werden Sie darin geschult, das gesamte Spektrum der Data Science zu kennen und erfolgreich damit zu arbeiten.
In dieser geförderten Weiterbildung Data Science Bootcamp lernen Sie:

Python:
 Python einrichten
 Die Programmiersprache Python
 Funktionen in Python
 Objektorientierte Programmierung (OOP)
 Bibliothek von Python
 Datenbankzugriffe
 Grafische Oberfläche mit Python

Python Advanced:
 Fortgeschrittene Iteration
 Threads in Python
 RESTful API
 Numerische Berechnung (NumPy)
 Interaktive Datenanalyse (Pandas)
 Data Mining / Crawler / Webscraper
 Neuronale Netzwerke
 Keras, Anaconda
 Neuronale Netzwerke mit TensorFlow

Data Science /
Maschinelles Lernen und Statistik
 Was ist Data Science?
 Datenschutz und Ethische Probleme
 Data-Science-Pipeline
 Mathematik
 Data Science und Statistik
 Data Science und Programmierung
 Datenerhebung und Datenquellen
 Data Visualization
 Informationsvisualisierung
 Maschinelles Lernen

In allen Modulen ist wöchentlich je ein Tag zur praxisnahen Arbeit eingeplant: Die hier geforderte eigenständige Projektarbeit dient der Vertiefung der vermittelten Kenntnisse

Dieser Kurs findet derzeit online als Live-Unterricht statt.