Data Expert für Quereinsteigende (Zertifikat)

Modulbeschreibung

Dieser Kurs vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Datenanalyse, -aufbereitung und -visualisierung sowie maschinelles Lernen. Die Teilnehmenden lernen nach kurzen Einführungsmodulen zu Data Literacy und data-driven Management zunächst SQL kennen und können Daten aus Datenbanken analysieren sowie komplexe Abfragen erstellen. Sie beherrschen Microsoft Power BI und verstehen effektives Data Storytelling. In Modulen zur Datenanalyse und -aufbereitung werden die Teilnehmer:innen mit Pandas vertraut und erwerben statistische Grundlagen. Anschließend werden die Grundlagen für Machine Learning gelegt, einschließlich überwachten Lernens und Evaluationsmetriken. Mathematische Kenntnisse in linearer Algebra und Statistik werden dazu aufgefrischt, bevor es in den Aufbau von Datenpipelines und klassischen KI-Modellen geht. Mit Abschlussprojekten wird die praxisnahe Anwendung, etwa im Bereich der Vorhersageanalysen und das Explorieren von großen Datensätzen, eingeübt. Anschließend vertiefen die Teilnehmer:innen ihre Python-Kenntnisse in der objektorientierten Programmierung und lernen essentielle Programmierkonzepte wie Klassen und Vererbung kennen. In der selbstgewählten Portfolioarbeit am Ende des Kurses kommen alle Konzepte zusammen. Die Arbeit in der Gruppe fördert Teamarbeit und Projektmanagement und bereitet so auf Projekte zur datenbasierten Entscheidungsfindung in Unternehmen vor.

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.

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 spielen eine wichtige Rolle für die Datenverarbeitung und Datenaufbereitung. Verständnis für objektorientierte Programmierung und Unit Testing sind essentiel 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.