Zusammenfassung
Du möchtest deine Data-Science-Fähigkeiten auf die nächste Stufe bringen? Mit dieser Weiterbildung für Python- und Datenbankprogrammierung für Data Science Fortgeschrittene erhältst du genau die richtigen Werkzeuge, um komplexe Datenmengen effizient zu verwalten und zu analysieren.
Du vertiefst deine Fähigkeiten im Bereich Python-Programmierung: von der Einführung in die Programmiersprache Phyton über if-Anweisungen bis hin zu File Handling und Code Testing. Außerdem lernst du, Datenbanken mit SQL zu erstellen und zu optimieren, um leistungsfähige Datenstrukturen zu entwickeln. In Kombination mit fortgeschrittenen Excel-Methoden und den Grundlagen der Data Science bist du bestens gerüstet, um datengetriebene Projekte erfolgreich umzusetzen. Starte jetzt durch und mach dich fit für die Zukunft!
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
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
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.
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FAQ – Weitere Fragen und Antworten
Zum Beispiel:
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- durch die Deutsche Rentenversicherung oder
- durch den Bildungsscheck.
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