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
Flyer Anfragen
Material
- Fachbuch
- Software-Sammlung
Lektionen
| Einführungsveranstaltung |
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- Vorstellung von DBE
- Einrichtung des Systems
- Offizielle Begrüßung
- Aktuelle Informationen zum Corona-Virus
- Kursablauf
- Einführung in den Digicampus
- Erfolgreich Lernen: Hilfsmittel, Tipps und Tricks
- Bücher Vorstellung
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| Grundlagen Data Scientist |
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- 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
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| Versionsverwaltung und Git |
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- 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
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| Programmieren und Arbeiten in R |
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- Einführung in R
- R Installieren
- R Grundlagen
- Arbeiten mit Daten
- Taschenrechner
- Diagramme erstellen und bearbeiten
- Statistische Kenngrößen und Berechnungen
- Data-Mining & Titanic
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| Programmieren und Arbeiten mit Python |
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- 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
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| Console: Bash, Shell, Windows Powershell |
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- 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
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| Web Crawling und Scrapings |
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- 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
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| (neu) Virtualisierung mit Docker |
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- Grundlagen Docker
- Installation von Docker
- Installation von Containern/Images am Beispiel von MySql-Server, OwnClound
- Einführung in die Verwaltung von Docker
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| (update) Datenquellen |
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- 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
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| Big Data Analytics |
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- 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
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| Deep Learning und neuronale Netze |
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- scikit-learn: machine learning in Python
- TensorFlow
- Hot und Cold Learning
- Bilderkennung
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Deep-Learning-Framework
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| Daten auswerten und Reporting |
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- Webserver betreiben
- Präsentationen und Kommunikation
- Visualisieren von Daten
- Dashboards
- Arten von Diagrammen
- Web-Frameworks
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| (neu) Cloud Dienste |
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- Technologische Grundlagen für die Cloud-Nutzung
- Amazon Cloud (AWS)
- Vorteile und Nachteile der Cloud
- Rechtliche Grundlagen für die Cloud-Nutzung
- Überblick über Cloud Architekturen
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| Data Privacy & Data Compliance |
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- 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
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| Projektarbeit |
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- Einführung Projektarbeit
- Erstellen eines neuronalen Netzwerks
- Präsentation der Ergebnisse
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| Abschlussprüfung mit Zertifikat (optional) |
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- Prüfungsvorbereitung
- Abschlussprüfung mit Zertifikat
- Alle Testteilnehmenden bekommen einen Fragebogen (Multiple Choice)
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Sprache
Die Lernmaterialien und Inhalte sind in der
deutschen Sprache verfasst.
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.
kleine Jobauswahl (deutschlandweit)
Powerd By
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.
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
bis zu 100% gefördert
