Zusammenfassung
Diese Weiterbildung vermittelt dir essenzielle Fähigkeiten und Kenntnisse, um in der aufstrebenden Welt der Datenanalyse und Datenverarbeitung erfolgreich zu sein.
Du erhältst einen umfassenden Überblick über die Grundprinzipien und Techniken der Data Science und lernst, wie Daten gesammelt, analysiert und interpretiert werden, um wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen. Du erlernst die Grundlagen der Tabellenkalkulation und wie du Excel effektiv einsetzen kannst, um Daten zu organisieren und auszuwerten. Du wirst erfahren, wie Datenbanken aufgebaut sind, wie du sie entwirfst und verwendest, um Daten effizient zu speichern und abzurufen.
Mit dieser Weiterbildung legst du den Grundstein für eine vielversprechende Karriere in Data Science. Du wirst in der Lage sein, Daten zu sammeln, zu analysieren und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Egal, ob du in der Geschäftswelt, der Forschung oder in anderen Bereichen tätig sein möchtest, die erworbenen Fähigkeiten werden dir wertvolle Werkzeuge an die Hand geben, um erfolgreich in der datengetriebenen Welt von heute zu navigieren.
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. Englischkenntnisse mindestens auf Niveau B1.
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
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
Grundlagen und Einführung
Excel Datenbanken
Gliederung von Tabellen
Formeln und Zelleninhalte
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
Unsere Lernplattform
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Zum Beispiel:
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- durch den Rentenversicherungstragende oder
- durch den ESF (Europäischen Sozialfonds).
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