Zusammenfassung
Die digitale Welt wird zunehmend von Daten angetrieben und du kannst lernen, diese Macht zu nutzen. In dieser umfassenden Weiterbildung wirst du zum gefragten Data Scientist, der komplexe Informationen versteht und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnt. Du startest mit den fundamentalen Grundlagen der Datenverarbeitung und verstehst, wie Daten intern repräsentiert, codiert und sicher übertragen werden. Parallel dazu eignest du dir die essenziellen mathematischen und statistischen Konzepte an, die das Fundament jeder Datenanalyse bilden – von Grundrechenarten bis zu Wahrscheinlichkeiten und Normalverteilungen. Danach tauchst du tief in die Programmiersprache Python ein. Du erlernst nicht nur die Grundlagen des Programmierens, sondern beherrschst Python bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Objektorientierung, effizienter Datenverarbeitung und der Nutzung leistungsstarker Bibliotheken. Zusätzlich wirst du zur Expertin oder zum Experten im Umgang mit relationalen Datenbanken, indem du lernst, Daten zu designen, zu organisieren und mit präzisen SQL-Abfragen zu steuern. Im Kern von Data Science erfährst du, wie du Datenprojekte im Unternehmen strukturiert nach dem CRISP-DM-Modell angehst. Du setzt dich kritisch mit Bias auseinander und lernst, wie du vertrauenswürdige und ethische KI-Systeme entwickelst. Abschließend widmest du dich dem spannenden Feld des Machine Learning: Du bereitest Daten auf, trainierst Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen, evaluierst ihre Leistung und erhältst eine Einführung in neuronale Netze. Dein Wissen wendest du direkt in einem praxisnahen Projekt an. Am Ende dieser Weiterbildung bist du bestens darauf vorbereitet, datengestützte Entscheidungen zu treffen und die digitale Zukunft aktiv mitzugestalten.
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sicherer Umgang mit einem Computer. Englisch-Kenntnisse mindestens auf Niveau B1, zur Absolvierung der Prüfung bei Python Institute.
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
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)
Erweiterte String-Verarbeitung und Zeichenkodierung (Unicode, UTF-8)
Generatoren und Iteratoren (yield, Iteratorprotokoll)
Lambda-Funktionen, map/filter und Closures
Objektorientierung (Klassen, Methoden, Vererbung, Polymorphismus)
Module und Pakete inkl. PIP und Standardbibliotheken
Dateien und Exceptions (Dateizugriff, eigene Fehler, try/except)
Datenbankdesign (Schemata, Modellierung, Normalisierung)
Tabellen und Constraints (Primary/Foreign Keys, Checks)
SQL-Abfragen (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, Joins)
Aggregationen und Gruppierung (Functions, CTEs, Subqueries)
Performance und Sicherheit (Indices, Views, GRANT/REVOKE)
Erweiterte Features (Transaktionen, Trigger, Window Functions)
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
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