Statistische Datenanalyse und Machine Learning für Data Scientists: Von EDA bis zu Predictive Modelling

Modulbeschreibung

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

*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.

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

!Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große Datenmengen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Zu den Aufgaben gehört die Entwicklung von Analysemethoden, das Identifizieren von Mustern und Trends, die Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Daten, die Implementierung von Automatisierungen und das Aufsetzen von Machine Learning Algorithmen und KI. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die im Training erworbenen Fähigkeiten in Analyse, Programmierung und Machine Learning sind dabei essenziell, um als Data Scientist erfolgreich zu sein.

!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.