Zusammenfassung
Möchtest du die Sprache der Daten verstehen und aktiv die digitale Zukunft mitgestalten? Dann ist diese Weiterbildung zum Data & Machine Learning Specialist dein Wegbereiter. Du tauchst tief in die Grundlagen der Datenverarbeitung ein und verstehst, wie Informationen repräsentiert werden – von Binärcodes über unterschiedliche Datentypen bis hin zur effizienten Speicherung. Gleichzeitig erlernst du die Kunst der Zeichencodierung und lernst, wie Daten sicher und effizient übertragen werden, inklusive Kompression, Verschlüsselung und Hashing. Parallel dazu legst du ein fundiertes mathematisches und statistisches Fundament, das von grundlegenden Rechenarten und Funktionen über Aussagenlogik bis hin zu Stochastik, Wahrscheinlichkeit und Korrelation reicht. Praxisnah wirst du in den Python-Grundlagen fit gemacht, der unverzichtbaren Programmiersprache für diesen Bereich. Du erlernst Programmiergrundlagen wie das EVA-Prinzip und bedienst dich souverän Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Schleifen, um Daten effektiv zu manipulieren und zu analysieren. Mit diesem starken Fundament tauchst du anschließend in Data Science ein. Hier erfährst du, wie Statistik erfolgreich im Unternehmen angewendet wird, und lernst agile Vorgehensmodelle wie CRISP-DM für datengesteuerte Projekte kennen. Du entwickelst ein tiefes Verständnis für Bias, vertrauenswürdige KI und die ethischen Aspekte in KI-Systemen, um Risiken frühzeitig zu erkennen und zu bewerten. Danach öffnet sich für dich die spannende Welt des Machine Learning. Du eignest dir an, wie Daten optimal für Modelle aufbereitet werden, und meisterst das Feature Engineering. Du lernst den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen kennen sowie trainierst und evaluierst eigene Modelle. Eine Einführung in neuronale Netze und ein umfassendes Praxisprojekt runden deine Expertise ab. Am Ende dieser Weiterbildung bist du bereit, komplexe Daten zu analysieren, innovative Machine-Learning-Lösungen zu entwickeln und so wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen zu generieren. Du wirst zur gefragten Fachkraft, die die digitale Transformation aktiv mitgestaltet und datengetriebene Entscheidungen ermöglicht.
Zielgruppe
Personen aus allen Bereichen.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sichere Computerkenntnisse. Mathematische Grundkenntnisse. Grundlegende Englischkenntnisse (mind. A2).
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Die Weiterbildung startet jeden Montag. Unser praxisorientierter Lehrplan verbindet Theorie mit aktiven Anwendungsübungen, die in Vollzeit sowohl vormittags als auch nachmittags stattfinden. In Teilzeit erfolgt der Unterricht ausschließlich vormittags bis maximal 13 Uhr, sodass sich die Gesamtdauer der Weiterbildung im Teilzeitmodell verdoppelt.
Du kannst an unserer Online-Weiterbildung bequem von zu Hause oder bei Bedarf online von einem unserer zahlreichen deutschlandweiten Lernstandorte aus teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine stabile Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Wir vermitteln unser Wissen verständlich und praxisorientiert. Damit unser Weiterbildungsangebot deinen Vorstellungen entspricht, haben wir alle Lerninhalte in einer Themenübersicht aufgelistet.
Datenrepräsentation (Binär, Hex, Datentypen, Speicher)
Zeichencodierung (ASCII, Unicode, Base64)
Boolesche Logik & Operationen
Dateien, Pfade & Datenformate
Datenübertragung (URI/URL, Protokolle)
Sicherheit & Effizienz (Kompression, Verschlüsselung, Hashing)
Grundlagen: Zahlen, Rechenarten, Potenzen, Modulo
Operatorregeln (Klammern, Distributiv-, Kommutativgesetz)
Funktionen, Mengen & Tupel
Logik: Aussagen- & Prädikatenlogik
Statistik: Mittelwerte, Streuung, Normalverteilung
Stochastik: Wahrscheinlichkeit, Korrelation, bedingte Wahrscheinlichkeiten
Statistik
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-systemen
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Einführung in Machinelles Lernen
Datenaufbereitung und Feature Engineering
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Modelltraining und Evaluierung
Einführung in neuronale Netze
Praxisprojekt
Programmiergrundlagen: EVA-Prinzip, Interpreter, Pseudocode
Python-Einführung: Versionen, Paradigmen, Einsatz und Tools
Variablen, Datentypen und Operatoren (Strings, Zahlen)
Kontrollstrukturen: if/else, boolesche Logik
Schleifen und Datenstrukturen: Listen, Tupel, Dictionary
Funktionen und Fehlerbehandlung (Scopes, try/except)
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