Einführung in die Datenwissenschaft als Data Scientistin

Modulbeschreibung

Dieser Kurs bietet eine tiefgehende Einführung in Data Science, wobei die Teilnehmer grundlegende Konzepte und Methoden erlernen. Zudem wird ein starkes Fundament in den Programmiergrundlagen und der Datenanalyse mit Python und pandas gelegt, einschließlich der Datenmanipulation und -visualisierung. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Vertiefung in Supervised Learning, wo die Teilnehmer prädiktive Modelle entwickeln und evaluieren. Die Modellinterpretation und der Umgang mit Big Data mithilfe von PySpark sind ebenfalls zentrale Themen, die den Umgang mit großen Datensätzen und die Anwendung von Machine Learning Modellen verbessern. Zusätzlich werden die Grundlagen des Machine Learning behandelt, um den Teilnehmern ein solides Verständnis der wichtigsten Techniken und Algorithmen zu vermitteln.

!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.