Prädiktive Modellierung und Datenaufbereitung für Data Scientists

Modulbeschreibung

*Vertiefung in Supervised Learning: Intensive Auseinandersetzung mit überwachten Lernmethoden, einschließlich Regression, Klassifikation und der Anwendung dieser Techniken auf reale Datensätze.

*Karriereentwicklung in Datenberufen: Strategien und Tipps zur Karriereplanung und -entwicklung in der Datenbranche, einschließlich Netzwerkaufbau, Bewerbungsgespräche und kontinuierliche Weiterbildung.

*Mehrwöchiges Projekt fürs eigene Daten Portfolio: Durchführung eines umfangreichen Projekts, das reale Datenanalyseprobleme löst und als wertvolle Referenz für zukünftige berufliche Anwendungen und das eigene Portfolio dient.

*Machine Learning Grundlagen: Einführung in die grundlegenden Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens, um die Basis für weiterführende Studien und Anwendungen zu schaffen.

*Gruppenunterricht und Selbstlernen: Kombination aus strukturiertem Gruppenunterricht und flexiblen Selbstlernmodulen, um die Lernerfahrung zu maximieren und individuelle Lernbedürfnisse zu berücksichtigen.

*Modellinterpretation und Big Data mit PySpark: Nutzung von PySpark für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen sowie Techniken zur Interpretation von Modellergebnissen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

!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.