Data Science für Einsteiger
Zusammenfassung
Diese Weiterbildung bietet einen fundierten Einstieg in die Welt der Datenwissenschaft. Durch praxisnahe Inhalte und eine strukturierte Herangehensweise vermitteln wir dir das essenzielle Wissen, um in diesem zukunftsweisenden Bereich erfolgreich Fuß zu fassen.Du lernst die Grundlagen der Programmierung sowie die Anwendung von Python. Von einfachen Datentypen über Listen bis hin zu Funktionen und Klassen - unsere praxisorientierten Lektionen ermöglichen dir einen reibungslosen Einstieg in die Welt der Programmierung. Du vertiefst dein Verständnis von Datenbanken, von den Grundlagen bis zur Anwendung von SQL. Du lernst Tabellen zu strukturieren, SQL-Befehle zu verwenden und Datenbanken zu optimieren. Damit du Excel effektiv als Datenbank nutzen kannst, vermitteln wir dir die Strukturierung von Tabellen, den Einsatz von Formeln und die präzise Verarbeitung von Daten. Du lernst die theoretischen Grundlagen der Data Science kennen und bekommst einen Einblick in die Statistik und ausgewählte Methoden. Unser praxisorientierter Ansatz umfasst auch die Integration von Data Science in den Unternehmenskontext, das CRISP-DM Vorgehensmodell und Fallstudien. Du lernst, wie Projekte von der Idee bis zur Umsetzung erfolgreich gestaltet werden. Dazu gehören Projektinitiierung, Rollen im Projektmanagement, Risikomanagement und effektive Zeit- und Ressourcenplanung. Du entwickelst nicht nur fachliche, sondern auch soziale Kompetenzen, indem du die Grundlagen der Kommunikation, verschiedene Kommunikationsmodelle und die erfolgreiche Gestaltung von Präsentationen kennenlernst.Diese umfassende Weiterbildung wurde sorgfältig gestaltet, um dir ein solides Fundament für eine erfolgreiche Karriere im Bereich Data Science zu bieten.
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben und künftig in der Datenentwicklung tätig sein 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 oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte aus 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
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
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
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