Data Science für Marketing: Kundenanalyse und strategische Insights

Modulbeschreibung

!SQL und relationale Datenbanken:
*Grundlagen der SQL-Syntax und -Befehle erlernen
*Datenbanken erstellen, verwalten und abfragen
*Komplexe Abfragen und Datenmanipulationen durchführen

!Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas:
*Einführung in die Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
*Daten importieren, bereinigen und analysieren mit pandas
*Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib und seaborn

!Einführung in Data Science:
*Grundlegende Konzepte und Anwendungsbereiche der Data Science verstehen
*Einführung in wichtige Tools und Bibliotheken für Data Science
*Grundlagen der Datenaufbereitung und -analyse erlernen

!Modellinterpretation und Big Data mit PySpark:
*Einführung in die Verarbeitung von Big Data mit PySpark
*Skalierbare Datenverarbeitung und -analyse durchführen
*Modelle interpretieren und Ergebnisse verständlich kommunizieren

!Vertiefung in Supervised Learning:
*Überwachte Lernalgorithmen erlernen und anwenden
*Modelltraining, Validierung und Hyperparameteroptimierung
*Performancebewertung und Vergleich von Modellen

!Grundlagen des Machine Learnings:
*Überblick über verschiedene Machine Learning Techniken
*Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Methoden
*Anwendung von ML-Algorithmen auf praktische Probleme

!Förderung der Karriereentwicklung in Datenberufen:
*Strategien für den Einstieg und Aufstieg in Datenkarrieren erlernen
*Erstellung und Optimierung eines datenwissenschaftlichen Portfolios
*Netzwerken und Präsentation von Projektergebnissen

!Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten:
*Selbstgesteuerte Lernphasen individuell planen und durchführen
*Unterstützung durch Mentoren via E-Mail und Online-Foren
*Kurzfristige Gruppenstunden zur gezielten Wissensvertiefung

!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.