Zusammenfassung
Du möchtest in die Welt der Datenanalyse und -verarbeitung eintauchen? Die Weiterbildung für Python- und Datenbankprogrammierung für Anfängerinnen und Anfänger im Bereich Data Science bietet dir den perfekten Einstieg! Du lernst die Grundlagen der Programmierung mit Python kennen – von einfachen Datentypen bis hin zu geschachtelten Funktionen und Klassen.
Außerdem erhältst du einen umfassenden Einblick in den Aufbau von Datenbanken und die Anwendung von SQL zur effizienten Verwaltung von Daten. Abgerundet wird die Weiterbildung durch die Grundlagen der Data Science: von Statistik bis hin zu ethischen Fragestellungen in der KI. Mit MS Excel als Werkzeug zur Datenorganisation rundest du deine Fähigkeiten ab.
Zielgruppe
Mitarbeiter aus allen Bereichen, die Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben und gerne in die Programmierung (am Beispiel von Python) einsteigen möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Sicherer Umgang mit einem Computer. 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
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
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Unsere Lernplattform
- Sie ermöglicht zeit- und geräteunabhängiges Lernen.
- Dein persönliches Dashboard stellt dir neue Lerninhalte unkompliziert zur Verfügung.
- Informiere dich hier über deinen Lernstatus und Fortschritte.
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Das sagen unsere Teilnehmenden
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FAQ – Weitere Fragen und Antworten
Zum Beispiel:
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- durch den Rentenversicherungstragende oder
- durch den ESF (Europäischen Sozialfonds).
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