Machine Learning verstehen und anwenden

Modulbeschreibung

!Erstellen von Reports und Dashboards mit Power BI:
*Grundlagen der Power BI-Oberfläche und -Funktionalitäten kennenlernen
*Datenimport und -bereinigung in Power BI durchführen
*Interaktive Berichte und Dashboards zur Datenvisualisierung erstellen

!Grundlagen der Programmierung und Datenanalyse mit Python und pandas:
*Einführung in die Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
*Datenimport, -bereinigung und -analyse mit pandas
*Visualisierung von Datenanalyseergebnissen 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

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

!Lerne im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten:
*Individuelle Planung und Durchführung von Lernphasen
*Unterstützung durch Mentoren per E-Mail und Online-Foren
*Kurzfristige Gruppenstunden zur gezielten Wissensvertiefung

!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

Die Programmierung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind zentrale Fähigkeiten für Data Scientists. In Weiterbildungen zur Künstlichen Intelligenz und Data Science werden Machine Learning Modelle und KI-Technologien vertieft. Ein Machine Learning Engineer profitiert von Python-Kenntnissen, um effektive KI-Modelle zu entwickeln.

Data Scientist Bootcamps und Kurse zur Künstlichen Intelligenz bieten Quereinsteigern sowie Experten praxisnahes Wissen. Weiterbildungen in Informatik und digitalen Transformationen unterstützen das Erlernen moderner Methoden, während Zertifikate die Karrierechancen in diesem zukunftsorientierten Bereich erheblich steigern.