Deine Weiterbildung

Möchtest du die Sprache der Daten verstehen und aktiv die digitale Zukunft mitgestalten? Dann ist diese Weiterbildung zum Data & Machine Learning Specialist dein Wegbereiter. Du tauchst tief in die Grundlagen der Datenverarbeitung ein und verstehst, wie Informationen repräsentiert werden – von Binärcodes über unterschiedliche Datentypen bis hin zur effizienten Speicherung. Gleichzeitig erlernst du die Kunst der Zeichencodierung und lernst, wie Daten sicher und effizient übertragen werden, inklusive Kompression, Verschlüsselung und Hashing. Parallel dazu legst du ein fundiertes mathematisches und statistisches Fundament, das von grundlegenden Rechenarten und Funktionen über Aussagenlogik bis hin zu Stochastik, Wahrscheinlichkeit und Korrelation reicht. Praxisnah wirst du in den Python-Grundlagen fit gemacht, der unverzichtbaren Programmiersprache für diesen Bereich. Du erlernst Programmiergrundlagen wie das EVA-Prinzip und bedienst dich souverän Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Schleifen, um Daten effektiv zu manipulieren und zu analysieren. Mit diesem starken Fundament tauchst du anschließend in Data Science ein. Hier erfährst du, wie Statistik erfolgreich im Unternehmen angewendet wird, und lernst agile Vorgehensmodelle wie CRISP-DM für datengesteuerte Projekte kennen. Du entwickelst ein tiefes Verständnis für Bias, vertrauenswürdige KI und die ethischen Aspekte in KI-Systemen, um Risiken frühzeitig zu erkennen und zu bewerten. Danach öffnet sich für dich die spannende Welt des Machine Learning. Du eignest dir an, wie Daten optimal für Modelle aufbereitet werden, und meisterst das Feature Engineering. Du lernst den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen kennen sowie trainierst und evaluierst eigene Modelle. Eine Einführung in neuronale Netze und ein umfassendes Praxisprojekt runden deine Expertise ab. Am Ende dieser Weiterbildung bist du bereit, komplexe Daten zu analysieren, innovative Machine-Learning-Lösungen zu entwickeln und so wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen zu generieren. Du wirst zur gefragten Fachkraft, die die digitale Transformation aktiv mitgestaltet und datengetriebene Entscheidungen ermöglicht.

Das wirst du lernen

Grundlagen der Datenverarbeitung

Datenrepräsentation (Binär, Hex, Datentypen, Speicher)
Zeichencodierung (ASCII, Unicode, Base64)
Boolesche Logik & Operationen
Dateien, Pfade & Datenformate
Datenübertragung (URI/URL, Protokolle)
Sicherheit & Effizienz (Kompression, Verschlüsselung, Hashing)

Mathematische Grundlagen

Grundlagen: Zahlen, Rechenarten, Potenzen, Modulo
Operatorregeln (Klammern, Distributiv-, Kommutativgesetz)
Funktionen, Mengen & Tupel
Logik: Aussagen- & Prädikatenlogik
Statistik: Mittelwerte, Streuung, Normalverteilung
Stochastik: Wahrscheinlichkeit, Korrelation, bedingte Wahrscheinlichkeiten

Data Science

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

Machine Learning

Einführung in Machinelles Lernen
Datenaufbereitung und Feature Engineering
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Modelltraining und Evaluierung
Einführung in neuronale Netze
Praxisprojekt

Python Grundlagen (PCEP)

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)

Starttermine

Dank unserer flexiblen Kurskombinationen ist ein regelmäßiger und zeitnaher Einstieg möglich. Gemeinsam legen wir deinen optimalen Starttermin im Beratungstermin fest.

Zielgruppe

Personen aus allen Bereichen.

Voraussetzungen

Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sichere Computerkenntnisse. Mathematische Grundkenntnisse. Grundlegende Englischkenntnisse (mind. A2).

Unterrichtszeiten

Der Unterricht findet von Montag bis Freitag statt und folgt einer klar strukturierten Tagesplanung. Theorie und praxisnahe Anwendungsübungen greifen dabei optimal ineinander.

Vollzeit

Im Vollzeitmodell finden die Unterrichtseinheiten in der Regel von 8:45 bis 16:30 Uhr statt, in Ausnahmefällen kann der Unterricht bereits um 8:00 Uhr beginnen.

Teilzeit

Im Teilzeitmodell erfolgt der Unterricht von 8:45 bis 13:00 Uhr. Durch den reduzierten täglichen Umfang verdoppelt sich die Gesamtdauer der Weiterbildung.

Förderung

Unsere Weiterbildungen können je nach persönlicher oder beruflicher Situation über verschiedene Förderprogramme finanziert werden. Für Arbeitssuchende, Personen in Kurzarbeit oder bei drohender Arbeitslosigkeit ist eine Förderung über den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit möglich. Die Kosten werden hier in vielen Fällen komplett übernommen, sodass die Teilnahme für dich kostenfrei ist. Auch als beschäftigte Person kannst du über das Qualifizierungschancengesetz (QCG) gemeinsam mit deinem Arbeitgebenden von einer staatlichen Förderung profitieren. Darüber hinaus prüfen wir gerne weitere individuelle Fördermöglichkeiten und unterstützen dich bei der Antragstellung.

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Echte Erfahrungen und echte Erfolge unserer Teilnehmenden

Yuliia Sverdlova

vor 1 Tag

Die Weiterbildung bei Karriere Tutor war super strukturiert und verständlich. Ein großes Dankeschön an Support für die schnelle Hilfe und die moderne Technik .

Die Weiterbildung bei Karriere Tutor hat mir sehr gut gefallen. Ein ganz großes Dankeschön geht an Cathrin Hawacker für Ihre hervorragenden Unterrichtsstunden, ihre Geduld und die fantastische persönliche Unterstützung. Ich habe sehr viel gelernt und mich immer bestens aufgehoben gefühlt. Absolut empfehlenswert!