Python programmieren als Data Scientistin: Datenanalyse und maschinelles Lernen

Modulbeschreibung

!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

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

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.