Data Science Experte mit IPMA (Level D)
Zusammenfassung
Mit dieser Weiterbildung zum Data Science Experten (m/w/d) mit IPMA (Level D) sicherst du dir eine starke Kombination aus technischen und projektbezogenen Kompetenzen. Du lernst die Grundlagen der Programmierung mit Python kennen, arbeitest mit Datenbanken und vertiefst deine Kenntnisse in MS Excel.
Zudem wirst du fit in den wichtigsten Data-Science-Methoden und lernst, wie du Data Science effektiv in Unternehmen integrieren kannst. Mit IPMA Level D erweiterst du dein Know-how im kompetenzbasierten Projektmanagement und bereitest dich optimal auf anspruchsvolle Projekte vor. Diese Kombination gibt dir das Rüstzeug, um als Data Science Expertin oder Experte datengetriebene Projekte erfolgreich zu leiten und innovative Lösungen umzusetzen.
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben und die IPMA (Level D) Projektmanagementmethode aneignen möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause aus oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Die Grundlagen der Programmierung
Dictionaries, Verschachtelung
Code Testing, insbes. Funktionen, Klassen
Einführung in die Programmiersprache Python
Dateien und Ausnahmen
Klassen
Standardbibliotheken von Python
Funktionen
Benutzereingaben und while-Schleifen
Variablen und einfache Datentypen
if-Anweisungen
Arbeiten mit Listen, Einführung in Listen
Einführung in Datenbanken
Datentypen, Vorteile der Verwendung von Datentypen
Schlüssel in Datenbanken
Entitiy-Relationship-Modell (ERM)
Erstellung von Tabellen in Datenbanken
Structured Query Language (SQL) und die Anwendung
Basic SQL-Befehle, erweiterte SQL-Befehle, SQL-Joins
Speicher- und Leistungsoptimierung von Datenbanken
Sicherheit von Datenbanken
Datenbankmanagementsysteme
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Basiswissen über Namen und Techniken beim Einsatz von Namen
Gliederung von Tabellen
Formeln und Zellinhalte überwachen
Spezialfilter, Excel-Datenbanken und Analyse
Erstellung von Pivot-Tabellen
Trendanalysen, Datentabellen und Zielwertsuche
Szenarien und Matrizen
Diagramme und Grafiken
Daten importieren und exportieren
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Definition und Abgrenzung
Von der Idee zum Projekt
Ansätze im Projektmanagement
Projektstart und erste Schritte
Rollen im Projektmanagement
Risiken und Chancen
Phasen und Meilensteine
Zeit- und Ressourcenplanung
Definition Change Management, Ansätze
Auslöser von Unternehmenswandel
Intern vs. extern ausgelöster Wandel
Widerstand im Change Management
Hemmnisse des Wandels
Das System Unternehmen und seine Umwelt
Ursachen fürs Scheitern, Umgang mit Widerständen
Erfolgsfaktorenmodell im Veränderungsmanagement
Erfolgsfaktoren
Einführung
Zielsetzung und Ansatzpunkte
Modelle des Change Prozesses
Entstehender Wandel
Schlüsselrollen im organisatorischen Wandel
Stakeholderengagement
Kommunikation, Feedback
Kommunikationskanäle, -strategien
Management von Veränderungsprozessen, Methoden
Kommunikationsgrundlagen
Kommunikationsmodelle, digitale Kommunikation
Feedback - Formen, Regeln, Prozess, Risiken
Gesprächsführung (geschäftlich), Konflikte*(Inhaltliche) Gestaltung von Präsentationen
Digitale Präsentation
Körpersprache und Stimme
Stimme und Stress
Vermeidung von Stress
Umgang mit Nervosität
Kompetenzbasiertes Projektmanagement
Das IPMA®-Kompetenzmodell
Die drei Kompetenzbereiche von IPMA®:
Perspective (Kontext-Kompetenzen)
People (Persönliche und soziale Kompetenzen)
Practice (Methodische Kompetenzen)
Die Kompetenzelemente im Einzelnen
Vorbereitung auf die Prüfung bei PM-ZERT
So geht Lernen bei karriere tutor®
Lerne uns kennen und erhalte erste Einblicke in unsere Lernwelt
Hier kannst du dich schon vor Beginn deiner Weiterbildung oder Umschulung mit deiner zukünftigen Lernumgebung vertraut machen. Du erhältst Einblicke in Aufbau und Funktionen unserer Lernwelt sowie nützliches Wissen zur Beantragung des Bildungsgutscheins, das Beratungsgespräch beim Bildungsträger und der Auswahl der Bildungsmaßnahme.
Mache den nächsten Schritt: Dein Beratungsgespräch
In nur 6 Minuten: Alles, was du über deine Weiterbildung wissen musst
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Zum Beispiel:
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- durch die Deutsche Rentenversicherung oder
- durch den Bildungsscheck.
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