Data Scientist mit Machine Learning in Python

Modulbeschreibung

In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden, Daten systematisch zu analysieren und in verschiedenen Kontexten anzuwenden. Den Anfang bildet ein umfassender SQL-Teil, um relationale Datenbanken zu verstehen und komplexe Datenabfragen mit SQL zu erstellen sowie Daten aus unterschiedlichen Tabellen zusammenzuführen. Im nächsten Teil erlernen die Teilnehmenden Python sowie die Module pandas und matplotlib zur Datenaufbereitung und -visualisierung. Sie lernen SQL-Abfragen in Python zu stellen und Datenbanken anzusteuern. Mathematische Kenntnisse im Bereich Statistik und Algebra werden aufgrischt und erste einfache statistische Modelle erstellt. Danach erfolgt ein Deep-Dive in klassische Machine Learning Modelle zum supervised und unsupervised Learning. Die Grundlagen von Natural Language Processing und Deep Learning werden vermittelt. Das abschließende Modul zur objektorientierten Programmierung ermöglicht das Schreiben modularen und wiederverwendbaren Codes, mit denen sich kollaborativ im Team an Software und Machine Learning Pipelines arbeiten lässt. Das Kursmodul zur Modellinterpretation und dem Umgang mit Big Data in verteilten Systemen führt die Teilnehmenden an wichtige Techniken der Datenverarbeitung heran.

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.