Weiterbildung zum Data Scientist (m/w/d), inkl. Projekt

Weiterbildung zum Data Scientist (m/w/d), inkl. Projekt

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. All das lernst du bei uns in der Weiterbildung.

Ein Data Scientist arbeitet oft mit **Big Data**, also extrem großen und komplexen Datenmengen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, diese Daten zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Unternehmen von strategischer Bedeutung sind. Hier ist eine kurze Übersicht, was ein Data Scientist genau macht:

• Daten sammeln und aufbereiten: Ein Data Scientist sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, darunter interne Datenbanken, APIs oder auch Big Data-Plattformen. Dabei bereitet er die Daten auf, bereinigt sie von Fehlern und formatiert sie so, dass sie für die Analyse geeignet sind.
• Datenanalyse und -modellierung: Mit mathematischen Modellen und statistischen Verfahren analysiert der Data Scientist die Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Hier kommen auch fortschrittliche Algorithmen und Machine-Learning-Methoden zum Einsatz, um Vorhersagen zu treffen oder Muster zu entdecken, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.
• Entwicklung von Algorithmen: Ein wichtiger Teil der Arbeit besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die auf maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz basieren. Diese Algorithmen helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, wie z. B. personalisierte Empfehlungen (z. B. bei Netflix oder Amazon) oder vorausschauende Wartung in der Industrie.
• Big Data-Technologien: Da die Datenmengen oft extrem groß sind, arbeitet ein Data Scientist mit **Big Data-Technologien** wie Hadoop, Spark oder NoSQL-Datenbanken, um diese riesigen Datenmengen effizient zu verarbeiten.
• Datenvisualisierung und Kommunikation: Die Ergebnisse der Analysen müssen verständlich kommuniziert werden. Data Scientists erstellen dazu anschauliche Berichte, Dashboards und Visualisierungen, die auch für Nicht-Datenexperten klar und nachvollziehbar sind.

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. Im Gegensatz zu Data Analysts setzen sie häufig ihre fortgeschrittenen Programmierkenntnisse ein, um beispielsweise Data Pipelines zu entwickeln, die den automatischen Transfer von Daten zwischen verschiedenen Quellen ermöglichen. Durch ihre Expertise sind sie in der Lage, fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz zu nutzen, um noch präzisere Vorhersagen zu machen oder smarte Produkte mit Hilfe von maschinellem Lernen zu entwickeln.

Bei uns kannst du eine Weiterbildung zum Data Scientisten mit Bildungsgutschein starten. 

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 den Bildungsgutschein ist die Weiterbildung zum Data Scientisten für dich kostenlos.

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 

Durchführung

Die Weiterbildung Data Scientist (m/w/d), inkl. Projekt wird zu 100% 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)
• On-Demand-Video's (mit Dozent)
• 100% Kostenübernahme durch Förderung möglich
• geförderte Weiterbildung durch Bildungsgutschein
• Kostenloser Lebenslauf Check
• Headhunter Service über HR Rocket
• Kursdauer beträgt ca. 14 Wochen (543 UE) in Vollzeit

Info-Flyer

Flyer anfordern

Material

Lektionen

Einführungsveranstaltung
Offizielle Begrüßung Vorstellung von der DBE Academy GmbH Einrichtung des eigenen Computers/Systems Erklärung des Kursablauf Einführung in den DBE-Digicampus Erfolgreich Lernen: Hilfsmittel, Tipps und Tricks Bücher Vorstellung Vorstellung des Teilnehmers
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
Datenextraktion und -extraktion mit der Console
Console: Bash, Shell, Windows Powershell 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
Virtualisierung mit Docker
Grundlagen Docker Installation von Docker Installation von Containern/Images am Beispiel von MySql-Server, OwnClound Einführung in die Verwaltung von Docker
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
Large Language Model (LLM) Prompt Engineering Überwachtes Lernen (Supervised) und Unüberwachtes Lernen (Unsupervised) Speach to Text scikit-learn: Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) in Python TensorFlow Hot und Cold Learning Bilderkennung Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Deep-Learning-Framework Generative Modelle und Discriminative Modelle Algorithmus Regressionsanalyse, Soziale Netzwerkanalyse, Assoziationsanalyse, k-Means-Clustering, Hauptkomponentenanalyse
produktiver Einsatz Künstliche Intelligenz (KI)
Midjourney Transformer-Modelle: BERT, GPT-4, AutoGPT, BabyGPT und ChatGPT ChatGPT in der Praxis nutzen GPT-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 interaktive Datenanalyse mit Microsoft Power BI und KNIME Geschäftsanalyse Präsentationen und Kommunikation Visualisieren von Daten Dashboards
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 und 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
Job-Finden
Unterstützung beim Lebenslauf schreiben Unterstützung beim Anschreiben verfassen Unterstützung bei der Jobsuche
Prüfungsvorbereitung
Prüfungsvorbereitung Abschlussprüfung mit Zertifikat (im Preis enthalten)

Bei uns steht aktuelles Wissen im Mittelpunkt. Als moderner Bildungsanbieter prüfen wir regelmäßig dass unsere Inhalte immer up-to-date, praxisnah und an den neuesten Entwicklungen orientiert sind. Ob digitale Transformation, KI, Nachhaltigkeit oder Future Skills – wir sorgen dafür, dass Sie mit der Zeit gehen und zukunftssicher lernen.

Sprache

Alle Lernmaterialien und Inhalte sind in der deutschen Sprache verfasst. Untertitel sind teilweise in englisch und russisch vorhanden.

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!

Job-Vermittlung durch Headhunter

Bei uns hast du die Chance, dich über unser exklusives Jobnetzwerk „HR Rocket Headhunter“ vermitteln zu lassen! Wir listen dich in unserer Talentdatenbank auf und bringen dich direkt mit passenden Arbeitgebern zusammen – für mehr Sichtbarkeit und bessere Karrierechancen.

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 Data Scientist (m/w/d), inkl. Projekt findet an einen unserer Standorten statt oder komplett online. Bei Teilnahme von Zuhause wird das nötige IT-Equipment von uns zur Verfügung gestellt. Aufgrund der Covid-19-Pandemie wird der Kurs derzeit nur digital durchgeführt.

Unterrichtszeiten: Montag bis Freitag, jeweils von 08:30 bis 16:15 Uhr.

Kursstandorte

Stuttgart

+ Mehr erfahren

Online

+ Mehr erfahren

Förderungen für Berufstätige, Arbeitssuchende & Arbeitslose

Bei persönlicher Voraussetzung, besteht die Möglichkeit einer Förderung von bis zu 100 %.
Die Weiterbildung Data Scientist (m/w/d), inkl. Projekt ist nach AZAV zugelassen und kann mit einem Bildungsgutschein bezahlt werden.
Eine Förderung ist über einen Bildungsgutschein durch die Agentur für Arbeit, durch den Rentenversicherungsträger, durch den Europäischen Sozialfonds (ESF) oder nach dem Soldatenversorgungsgesetz (SVG).

Mögliche Förderungen im Überblick:

• ✅ Bildungsgutschein (Agentur für Arbeit)

  • Vollständige Übernahme der Kosten bei beruflicher Weiterbildung oder Umschulung.

• ✅ Förderung durch die Deutsche Rentenversicherung (DRV)

  • Für Reha-Maßnahmen oder berufliche Rehabilitation.

• ✅ Europäischer Sozialfonds (ESF)

  • Regionale Förderprogramme für bestimmte Zielgruppen.

• ✅ Soldatenversorgungsgesetz (SVG)

  • Für militärische und zivile Karriereübergänge.

• ✅ Aufstiegs-BAföG (AFBG)

  • Bis zu 15.000 € Zuschuss (nicht rückzahlbar!) für Fortbildungen wie Meister, Techniker oder Fachwirte.

• ✅ Bildungsprämie & Weiterbildungsbonus

  • Bis zu 500 € Förderung für berufliche Qualifizierung.

• ✅ WeGebAU & Qualifizierungschancengesetz (QCG)

  • 100 % Kostenübernahme für Geringqualifizierte oder Beschäftigte in sich wandelnden Branchen.

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

So holst du dir einen Bildungsgutschein

Förderungen 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.

Zudem ist eine Förderung von bis zu 100% der Gehaltskosten und/oder bis zu 100% der Weiterbildungskosten gefördert werden nach dem Qualifizierungschancengesetz für Arbeitnehmer.

• ✅ Weiterbildung für Beschäftigte (WbB / §82 SGB III)

  • Bis zu 100 % Förderung für Mitarbeiterschulungen (wenn betrieblicher Bedarf besteht).

• ✅ Qualifizierungschancengesetz (QCG / §81 SGB III)

  • Bis zu 100 % Zuschuss für Weiterbildungen, besonders in Digitalisierung & Transformation.

• ✅ Förderung durch die Europäische Union (ESF+)

  • Regionale Programme wie „Bildungskompass“ oder „Fachkräfte-Richtlinie“.

Förderung anfragen