Data Scientist Bootcamp - Data Storytelling

Modulbeschreibung

Im Kurs wird großer Wert auf Data Storytelling gelegt, wodurch die Teilnehmer lernen, komplexe Daten in verständliche und überzeugende Geschichten zu verwandeln. Darüber hinaus erlernen sie die Erstellung von aussagekräftigen Reports und interaktiven Dashboards mit Power BI, um Daten effektiv zu visualisieren und zu analysieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Modellinterpretation und dem Umgang mit Big Data mithilfe von PySpark, um große Datensätze effizient zu verarbeiten. Die Vertiefung in Supervised Learning ermöglicht es den Teilnehmern, prädiktive Modelle zu entwickeln und zu bewerten, während die Grundlagen des Machine Learning ein solides Verständnis der wichtigsten Techniken und Algorithmen vermitteln. Ergänzt wird der Kurs durch praxisorientierten Unterricht, der sicherstellt, dass das theoretische Wissen direkt in realen Szenarien angewendet und vertieft wird.

!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.