Weiterbildung zum Data Scientist (m/w/d)

Weiterbildung zum Data Scientist (m/w/d)

Big Data ist ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen jeder Größe. Die Interpretation von Big Data hat die Geschäftsmodelle vieler Unternehmen verändert. Während die meisten Data Scientists einen Hintergrund als Datenanalysten oder Statistiker haben, kommen andere aus nicht-technischen Bereichen wie BWL oder VWL. 
Durch unsere Weiterbildung erlangst du genau das richtige Wissen und die Grundlagen die du benötigst. Bei uns lernst du wie du die Daten sammelst, strukturierst, aufbereitest und visualisierst. Hier lernst du wie du die Daten verstehen und analysieren kannst.

Data Science ist ein großes Thema. Diese Begriffe und Technologien werden häufig von Data Scientists verwendet: Datenvisualisierung, Deep Learning, Mustererkennung, Datenaufbereitung und Maschinelles Lernen.

Was genau machen Data Scientists?
Ein Data Scientist arbeitet hauptsächlich mit Big Data, also mit riesigen Datenmengen. Seine Aufgabe besteht darin, aus diesen Daten wichtige und relevante Informationen für sein Unternehmen zu generieren. Aus diesen Informationen leitet er dann Handlungsempfehlungen ab. Es geht darum, das Geschäft und die Kunden besser zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Vorteile

Sich für eine Karriere im Bereich Data Science zu engagieren, könnte ein sehr kluger Schachzug sein. Hier gibt es aktuelll sehr viele Jobangebote auf der ganzen Welt. In diesem IT-Bereich hast du die Chance und die Möglichkeit zu experimentieren und deine Kreativität arbeiten zu lassen.

Durch unseren Kurs erlangst du das tiefgehende Fachwissen im Bereich Data Science und profitierst dadurch auf dem Arbeitsmarkt. Das durchschnittliche Jahres Brutto-Gehalt eines 
Data Scientist beträgt ca. 47.000 Euro - 66.000 Euro.

Zielgruppe

• Mitarbeiter die im Data Science-Bereich tätig werden sollen
• Projektverantwortliche und Fachkräfte im IT-Bereich
• Mathematiker
• Physiker
• Informatiker
• Führungskräfte
• Mitarbeiter aus dem Bereich IT, Sales
• Berufseinsteiger 

Aus aktuellem Anlass

Aufgrund der Covid-19-Pandemie wird der Kurs derzeit digital durchgeführt.

Zusätzliche Informationen:

• Teilnahmebescheinigung + optionales Zertifikat
• Teilnahme von zu Hause ist möglich ( Handy / PC)
• Schneller und unkomplizierter Kurseinstieg möglich
• Dozentengeleitet Vollzeit: wahlweise Präsenz oder online (100% ortsunabhängig)
• Dozent ist online anwesend
• On-Demand-Video's
• 100% Kostenübernahme durch Förderung möglich
• Kostenloser Lebenslauf Check
• Vermittlungsmöglichkeit über HR Rocket Headhunter
• Kursdauer beträgt ca. 12 Wochen (480 UE) in Vollzeit

Info-Flyer

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Material

Lektionen

Einführungsveranstaltung
Vorstellung von DBE Einrichtung des Systems Offizielle Begrüßung Kursablauf Einführung in den Digicampus Erfolgreich Lernen: Hilfsmittel, Tipps und Tricks Bücher Vorstellung
Grundlagen Data Scientist
Was erwartet dich in dieser Weiterbildung Aufgaben eines Data Scientist Big Data und die 4Vs Reales Beispiel aus der Wirtschaft Fertigkeiten eines Data Scientist Business Analytics, Data Analytics und Data Science Einführung in BI, ML und AI (Business Intelligence, Machine Learning, Artificial Intelligence) Welche Technologien werden benötigt Data-Mining
Versionsverwaltung und Git
Grundlagen Versionsverwaltung und Git Git vs SVN verteiltes Versionsverwaltungssystem GUI / Kommandozeile Begriffe erklärt Lokales Projekt anlegen und damit Arbeiten Repository anschauen Mit Branches arbeiten Änderungen tätigen Synchronisieren Stash Mergen und Konflikte lösen Einführung in GitHub und GitLab
Programmieren und Arbeiten in R
Einführung in R R Installieren R Grundlagen Arbeiten mit Daten Taschenrechner Diagramme erstellen und bearbeiten Statistische Kenngrößen und Berechnungen Data-Mining & Titanic
Programmieren und Arbeiten mit Python
Was ist Python Was ist ein Interpreter Grundlagen in Python Installation von Python Installation einer IDE von Python Einführung in Jupyter Notebook Projekt anlegen Arbeiten mit Daten Dateien einlesen Dateien schreiben Json lesen Arbeiten mit API
Console: Bash, Shell, Windows Powershell
Was ist die Bash Ordner und Dateien auflisten Ordner wechseln Inhalt einer Datei anzeige  Datei anlegen Inhalt in eine Datei schreiben Datei löschen Ordner löschen pipes grep Awk sed sort uniq schleifen curl wget rsync
Web Crawling und Scrapings
Arten von Websiten Arten von APIs Crawling und Scraping von Statischen Seiten Crawling und Scraping von Dynamischen Seite  Crawling und Scraping mit Python Crawling und Scraping mit R
(neu) Virtualisierung mit Docker
Grundlagen Docker Installation von Docker Installation von Containern/Images am Beispiel von MySql-Server, OwnClound Einführung in die Verwaltung von Docker
(update) Datenquellen
Arten von Daten, Datenquellen Aufbereiten von Daten SQL vs NoSQL Grundlagen relationalen Datenbankverwaltungssysteme Installation eines relationalen Datenbankverwaltungssystemes MySQL-Workbench Datenbankabfragen (DML und DDL) Importing & Cleaning Data Data Manipulation Einführung in Big Data Einführung in IoT + Internet of Military Things
Big Data Analytics
Was ist Big Data Big Data Architekturen Big-Data-Teststrategie Techniken für die Arbeit mit Big Data Grafische Analysen KNIME Deep Learning mit TensorFlow Dashboards
Deep Learning und neuronale Netze
scikit-learn: machine learning in Python TensorFlow Hot und Cold Learning Bilderkennung Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Deep-Learning-Framework
(neu) ChatGPT und Co.
Release: 1. Juli Midjourney Transformer-Modelle: BERT, GPT-4, AutoGPT, BabyGPT und ChatGPT ChatGPT in der Praxis nutzen GPT-3-Spielplatz Einführung in Bildmodelle: Midjourney und Stable Diffusion Content-Erstellung und -Optimierung mit KI Interaktion mit APIs und Extraktion strukturierter Informationen aus Texten
Daten auswerten und Reporting
Data Storytelling Webserver betreiben Präsentationen und Kommunikation Visualisieren von Daten Dashboards Arten von Diagrammen  Web-Frameworks
(Bonus) Cloud Dienste
Technologische Grundlagen für die Cloud-Nutzung Amazon Cloud (AWS) Vorteile und Nachteile der Cloud Rechtliche Grundlagen für die Cloud-Nutzung Überblick über Cloud Architekturen
Data Privacy & Data Compliance
Grundlagen Datenschutz DS-GVO für die EU BDSG für Deutschland EU-US Privacy Shield Betroffenenrechte (Auskunft, Berichtigung und Löschung) Datenschutzbeauftragte, Bundesdatenschutzbeauftragte Informationssicherheit, Datenschutz und Datensicherheit Schutzziele der DSGVO: Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität, Belastbarkeit Schutzziele aus unternehmerischer Perspektive Gefährdung Szenarien Cloud-Dienste Netzkomponenten und Internet Systemkomponenten IT-Sicherheitsstandards und Richtlinien Technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs) aus Datenschutz und IT-Sicherheit Einführung gesetzlichen, unternehmensinternen und vertraglichen Regelungen
Projektarbeit
Einführung Projektarbeit Erstellen eines neuronalen Netzwerks Präsentation der Ergebnisse
Abschlussprüfung mit Zertifikat (optional)
Prüfungsvorbereitung Abschlussprüfung mit Zertifikat Alle Testteilnehmenden bekommen einen Fragebogen (Multiple Choice)

Sprache

Die Lernmaterialien und Inhalte sind in der deutschen Sprache verfasst.

Dozenten

• 
  Daniel J. Drexlmaier
  Unternehmer und Gründer
  
  
  

berufliche Aussichten

Durch unseren Kurs erlangst du das tiefgehendes Fachwissen im Bereich Data Science und profitierst dadurch auf dem Arbeitsmarkt. Das durchschnittliche Jahres Brutto-Gehalt eines 
Data Scientist beträgt ca. 47.000 Euro - 66.000 Euro.

zusätzliche Leistungen

Lebenslauf Check

Wir überprüfen kostenlos deinen Lebenslauf. Der Lebenslauf ist deine persönliche Visitenkarte und Herzstück deiner Bewerbung. Deshalb bieten wir dir am Ende deiner Weiterbildung an, dass du uns deinen Lebenslauf zusenden kannst und wir ihn überprüfen. Kostenlos!

Vermittlung durch Headhunter

Wir bieten dir die Vermittlungsmöglichkeit an dich über "HR Rocket Headhunter" zu vermitteln und dort gelistet zu werden.

Voraussetzungen

Bei Teilnahme von Zuhause wird das nötige IT-Equipment von uns zur Verfügung gestellt.

Alle, die sich mit IT-Know-how weiter qualifizieren möchten, um das notwendige Verständnis für die zunehmende Digitalisierung am Arbeitsplatz zuzulegen. 

Folgende Qualifikationen sind von Vorteil:

• Grundkenntnisse im Programmieren
• Arbeitssuchende
• Hochschulabsolventen aus Natur-, Ingenieurs- und Wirtschaftswissenschaften
• vergleichbare Berufsausbildung
• Berufserfahrung aus der IT-Branche oder vergleichbaren Berufen
• analytisch denken können und Interesse an Datenanalysen haben
• Der Kurs ist auch ideal für Anfänger, da er mit den Grundlagen beginnt und nach und nach Ihre Fähigkeiten aufbaut

Standorte

Die Weiterbildung findet unter der Woche als Präsenzseminar statt, wahlweiße auch von Zuhause aus. Bei Teilnahme von Zuhause wird das nötige IT-Equipment von uns zur Verfügung gestellt. Aufgrund der Covid-19-Pandemie wird der Kurs derzeit digital durchgeführt. Unterrichtszeiten: Montag bis Freitag, jeweils von 08:30 bis 16:15 Uhr.

Kursstandorte

Stuttgart

+ Mehr erfahren

Online

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Förderung für Arbeitnehmern

Bei persönlicher Voraussetzung, besteht die Möglichkeit einer Förderung von bis zu 100 %.
Die Weiterbildung ist nach AZAV zugelassen.
Eine Förderung ist über einen Bildungsgutschein durch die Agentur für Arbeit oder JobCenter (AVGS), durch den Rentenversicherungsträger, durch den Europäischen Sozialfonds (ESF) oder nach dem Soldatenversorgungsgesetz (SVG).

Nähere Auskünfte bekommst du von deinem zuständigen Ansprechpartner bei deiner Agenturen für Arbeit bzw. JobCenter, deinem Rentenversicherungsträger, etc.

So holst du dir einen Bildungsgutschein

Förderung für Unternehmen

Arbeitgebern werden ca. 50 Prozent der Sozialversicherungsbeiträge erstattet, wenn ihre Beschäftigten während der Kurzarbeit an einer geförderten beruflichen Weiterbildung nach § 106a SGB III teilnehmen. Auch können die Lehrgangskosten für diese Weiterbildungen abhängig von der Betriebsgröße ganz oder teilweise erstattet werden.

Förderung anfragen