DataScientest.com Weiterbildung zum Data Scientist

Data Scientist Weiterbildung | datascientest.com

Die Data Science Weiterbildung @ datascientest.com ist eine echte anerkannte berufliche Weiterbildung.
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Die Zertifizierung wird von der Pariser Universität La Sorbonne ausgestellt.

Während Deiner gesamten Data Scientist-Weiterbildung wirst Du an einem Dataprojekt mit einem Umfang von 120 Stunden arbeiten. Ziel ist es, das Gelernte in einem konkreten Bereich anzuwenden und eine erste praktische Erfahrung zu sammeln. Die Zertifizierung wird von der Pariser Universität La Sorbonne ausgestellt.

Als Bootcamp (3 Monate) oder in Teilzeit​ (9 Monate).
Die Kurse starten jeden Monat!

Sichere Dir einen anerkannten Abschluss und erhalte Karriereunterstützung bis Du Deinen Traumjob als Data Scientist findest!

Diese Weiterbildung beinhaltet eine Vorbereitung zum Erhalt der AWS-Zertifizierung Cloud Practitioner.
Weitere Informationen gewünscht? Einfach hier downloaden!

 

Hybride Lernformat

Die Kombination aus der interaktiven Lernplattform und von erfahrenen Data Scientists geleiteten Masterclasses hat bereits über 10.000 Alumni überzeugt und den Kursen eine Abschlussquote von über 94 % verliehen.

Unsere pädagogische Methode basiert auf dem Prinzip Learning-by-Doing:
  • Praktische Anwendung: Alle unsere Lernmodule beinhalten Online-Übungen, damit Du die im Kurs entwickelten Konzepte direkt anwenden kannst.
  • Masterclass: Für jedes Modul werden 1 bis 2 Masterclasses live mit einem Dozenten organisiert, die es ermöglichen, Deine Fragen und eventuelle Probleme zu klären sowie Methoden und Werkzeuge  aus dem Bereich der Data Science zu besprechen.

 

Die Ziele des Data Scientist

Data Scientists entwickeln komplexe Analysemodelle, um Informationen aus Datenbanken zu extrahieren. Diese können verwendet werden, um das Verhalten von der Kundschaft vorherzusagen oder um geschäftliche oder betriebliche Risiken zu identifizieren.

Untersuchen

Untersuche die Unternehmensdaten und lege die Daten fest, die extrahiert und verarbeitet werden sollen.

Analysieren

Rufe die relevanten Daten ab und analysiere diejenigen, die sich auf den Produktionsprozess des Unternehmens, den Verkauf oder einen Kundendatensatz beziehen.

Prognostizieren

Erstelle prädiktive Modelle, um Entwicklungen vorherzusagen oder neue Zielwerte für das Unternehmen zu bestimmen.

Modellieren

Werte die Ergebnisse der Datenanalyse und Modellierung aus, um sie für andere Abteilungen des Unternehmens lesbar, nutzbar und umsetzbar zu machen.

Am besten gleich hier einen Termin für eine individuelle Beratung vereinbaren!

Kosten für diese anerkannte Weiterbildung: 5.990 EUR

Wie kannst Du Deine Weiterbildung finanzieren?

Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Data Scientist kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist, hast Du gute Chancen auf den Erhalt des Bildungsgutscheins. Dadurch werden die gesamten Weiterbildungskosten für Dich von der Agentur für Arbeit bzw. dem Jobcenter übernommen.

Als Arbeitnehmer kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung besprechen.
Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selbst tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht für Dich ebenfalls die Möglichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 375 € pro Monat mit Deiner Data Weiterbildung beginnen.

Für weitere Informationen, Fragen oder direkt zur Anmeldung: datascientest.com/de/weiterbildung-data-scientist

 
Data Literacy Day 2023

Data Literacy Day 2023 by StackFuel

Der Data Literacy Day 2023 findet am 7. November 2023 in Berlin oder bequem von zu Hause aus statt. Eine hybride Veranstaltung zum Thema Datenkompetenz.

Darum geht es bei der hybriden Daten-Konferenz.

Data Literacy ist heutzutage ein Must-have – beruflich wie privat. Seit 2021 wird Datenkompetenz von der Bundesregierung als unverzichtbares Grundwissen eingestuft. Doch der Umgang mit Daten will gelernt sein. Wie man Data Literacy in der deutschen Bevölkerung verankert und wie Bürger:innen zu Data Citizens werden, kannst Du am 7. November 2023 mit den wichtigsten Köpfen der Branche am #DLD23 im Basecamp Berlin oder online von zu Hause aus diskutieren.

Lerne von den Besten der Branche.

Am Data Literacy Day 2023 kommen führende Expert:innen aus den Bereichen Politik, Wirtschaft und Forschung zusammen.
In Diskussionen, Vorträgen und Roundtables sprechen wir über Initiativen, mit dessen Hilfe Datenkompetenzen flächendeckend über alle Berufs- und Gesellschaftsbereiche hinweg in Deutschland verankert werden. 

Data Literacy Day 2023 - Benjamin Aunkofer

Unser Data Science Blog Author, Gründer der DATANOMIQ und AUDAVIS, und Interim Head of Data, Benjamin Aunkofer, nimmt ebenfalls an diesem Event teil.

6 weitere Gründe, warum Du Dir jetzt ein Freiticket schnappen solltest.

  1. Hybrid-Teilnahme: Vor Ort in Berlin-Mitte oder online.
  2. Thematischer Fokus auf Deutschlands Datenzukunft.
  3. Expert:innen aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft sprechen über Data Literacy.
  4. Diskussion über Top-Initiativen in Deutschland, die bereits realisiert werden.
  5. Interaktiver Austausch mit Professionals in Roundtables und Netzwerkveranstaltungen.
  6. Der Eintritt zur Konferenz ist komplett kostenfrei.”

Das volle Programm kann hier direkt abgerufen werden: https://stackfuel.com/de/events/data-literacy-day-2023/

Über den Organisator, StackFuel:

stackfuel_logo

StackFuel garantiert den Schulungserfolg mit bewährtem Trainingskonzept dank der Online-Lernumgebung.  Ob im Data Science Onlinekurs oder Python-Weiterbildung, mit StackFuel lernen Studenten und Arbeitskräfte, wie mit Daten in der Wirklichkeit nutzbringend umgegangen und das volle Potenzial herrausgeholt werden kann.

R-Workshops der TU Dortmund zu Strukturgleichungsmodelle und Mehrebenenanalysen

Unser R-Workshop zu Strukturgleichungsmodellen und Mehrebenenanalysen bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre statistischen Fähigkeiten auf das nächste Level zu heben.

Die beiden nächsten Kurse finden im Herbst dieses Jahres statt:

  • & 26. September 2023, jeweils 9:00 – 17:00 Uhr (Präsenzseminar in Dortmund)
  • & 24. Oktober 2023, jeweils 9:00 – 17:00 Uhr (Online-Seminar via Zoom)

Das Angebot richtet sich primär an Promovierende aus der Psychologie, den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Sie sollten bereits Grundkenntnisse in R/RStudio sowie Regressionsanalysen mitbringen, um das Beste aus diesem Seminar herauszuholen.

Am ersten Tag erfahren Sie mehr über Mehrebenenanalysen:

  • Fixed & Random Slope-Modelle auf Level 1
  • Modelle mit Level-2 Prädikatoren
  • Crosslevel-Interaktionen
  • Zentrierung von Prädiktorvariablen

Im zweiten Tag tauchen Sie in die Welt der Strukturgleichsmodelle ein:

  • Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA)
  • Pfadanalyse
  • Modelle mit latenten Variablen (SEM)
  • Moderation, Mediation und moderierte Mediation

Weitere Informationen und die Anmeldeinformationen finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/seminare/r-workshops-fuer-doktorand/innen/

Data Science – Weiterbildungen mit Coursera

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Data Science und AI sind aufstrebende Arbeitsfelder, die sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten beschäftigen. Die Nachfrage nach Fähigkeiten im Bereich Data Science, aber auch in angrenzenden Bereichen wie Data Engineering oder Data Analytics, ist in den letzten Jahren explodiert, da Unternehmen versuchen, die Vorteile von Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) zu nutzen. Es lohnt sich sehr, sich in diesen Bereich weiter zu entwickeln. Dafür eignen sich die Kurse von Coursera.org.

Online-Kurse lohnen sich dann, wenn eine Karriere im Bereich der Datenanalyse oder des maschinellen Lernens angestrebt oder einfach nur ihr Wissen in diesem Bereich erweitert werden soll.

Spezialisierungskurs – Google Data Analytics

Data Science hilft dabei, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen, komplexe Probleme effektiver zu lösen und Karrierechancen zu verbessern. Die Tools von Google Cloud und Jupyter Notebook sind dafür geeignet, da sie eine leistungsstarke und skalierbare Infrastruktur sowie eine interaktive Entwicklungsplattform bieten.

Google Data Analytics Zertifikatskurs

Das Google Zertifikat für Datenanalyse behandelt neben dem Handwerkszeug für jeden Data Analyst – wie etwa SQL – auch die notwendige Datenbereinigung und Datenvisualisierung mit den Tools von Google. Es werden weder Erfahrung noch Vorkenntnisse vorausgsetzt.

Spezialisierungskurs – Google Advanced Data Analytics

Der Zertifikatskurs der erweiterten Datenanalyse von Google baut auf dem zuvorgenannten Data Analytics Kurs auf, kann jedoch auch direkt besucht werden. Hier werden grundlegende Fähigkeiten wie SQL vorausgesetzt und vertiefende Fähigkeiten vermittelt, die für einen Data Analysten nützlich sind und auch in die Data Science eintauchen.

Google Advanced Data Analytics
Dieses Kursangebot zum Aufbau erweiterter Datenanalyse-Fähigkeiten von Coursera wird ebenfalls von Google angeboten. Hier werden die Tools der Datenanalyse sowie der statistischen Handwerkzeuge für Data Science eingeführt, bis hin zum ersten Einstieg in Machine Learning.


Spezialisierungskurs – SQL für Data Science (Generalistisch)

SQL ist wichtig für etablierte und angehende Data Scientists, da es eine grundlegende Technologie für die Arbeit mit Datenbanken und relationalen Datenbankmanagementsystemen ist. SQL für Data Science ermöglicht, Daten effektiv zu organisieren und schnell Abfragen zu erstellen, um Antworten auf komplexe Fragen zu finden. Es ist auch relevant für die Arbeit mit nicht-relationalen Datenbanken und hilft Data Scientists, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.

Auch wenn Python als Skill für einen Data Scientist ganz vorne steht, ist eine Karriere als Data Scientist ohne SQL-Kenntnisse nicht vorstellbar und dieser Kurs daher der richtige, wenn Nachbolbedarf besteht.

Spezialisierungskurs – Data Analyst Zertifikat (IBM)

Eine Karriere als Data Analyst ist attraktiv, da ihr eine hohe Nachfrage am Arbeitsmarkt gegenüber steht, die Arbeit vielfältig und herausfordernd ist, viele Weiterentwicklungsmöglichkeiten (z. B. zum Data Scientist) bietet und oft flexibel ist.

Der Online-Kurs von IBM bietet die Ausbildung der beruflichen Qualifikation zum Data Analyst. Ein weiterer Vorteil dieses Kurses ist, dass er für alle geeignet ist – unabhängig von ihrem Hintergrund oder der Vorbildung. Es sind keine Abschlüsse oder Vorkenntnisse erforderlich, was bedeutet, dass jeder, der sich für das Thema interessiert, am Kurs teilnehmen und von ihm profitieren kann.

Spezialisierungskurs – Datenverarbeitung mit Python & SQL (IBM)

Dieser Kurs bietet den Teilnehmern die Möglichkeit, ihre Kenntnisse in der Datenverarbeitung zu verbessern, eine Programmiersprache wie Python zu erlernen und grundlegende Kenntnisse in SQL zu erwerben. Diese Fähigkeiten sind für die Arbeit mit Daten unerlässlich und in der heutigen Arbeitswelt sehr gefragt. Darüber hinaus bietet der Kurs für Datenverarbeitung mit Python und SQL auch Schulungen zur Analyse und Visualisierung von Daten sowie zur Erstellung von Modellen für Maschinelles Lernen. Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll für die Entwicklung von Anwendungen und Systemen im Bereich der KI.

Dieser Kurs ist eine großartige Möglichkeit für alle, die ihre Kenntnisse im Bereich der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens verbessern möchten. Zwar werden auch hier keine Vorkenntnisse vorausgesetzt, jedoch geht der Kurs inhaltlich mehr in die Richtung Data Science als der zuvorgenannte Kurs zum Data Analyst und bietet ein umfassendes Training und Schulungen zu grundlegenden Fähigkeiten, die in der heutigen Arbeitswelt gefragt sind, und ist für jeden zugänglich, unabhängig von Hintergrund oder Erfahrung.

Spezialisierungskurs – Maschinelles Lernen (DeepLearning.AI)

Das Erlernen der Grundlagen des maschinellen Lernens (Machine Learning) ist von großer Bedeutung, da es eine der am schnellsten wachsenden und wichtigsten Technologien in der heutigen Zeit ist. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Teilnehmer lernen, dem Computer das lernen zu ermöglichen.

Machinelles Lernen ist der Schlüssel zur Entwicklung von Anwendungen und Systemen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und hat Anwendungen in vielen Bereichen, von der Gesundheitsversorgung und der Finanzindustrie bis hin zur Unterhaltungsbranche und der Automobilindustrie.

Der Kurs für Maschinelles Lernen ist nicht nur ein sinnvoller Einstieg in diese Materie, sondern kann darauf aufbauend mit dem Thema Deep Learning in der Qualifikation erweitert werden.

Spezialisierungskurs – Deep Learning (DeepLearning.AI)

Das Verständnis von Deep Learning ist wichtig, da es eine Unterkategorie des maschinellen Lernens ist und viele noch mächtigere Anwendungen in verschiedenen Bereichen hat. Die populäre Applikation ChatGPT ist ein Produkt des Deep Learning. Deep Learning kann mit AI gleichgesetzt werden. Es ist eine gefragte Fähigkeit auf dem Arbeitsmarkt mit Job-Garantie.

Der Spezialisierungskurs für Deep Learning steht unabhängig für sich und erfordert keine speziellen Vorkenntnisse, darf jedoch auch als sinnvolle Ergänzung zum vorgenannten Einführungskurs in Machine Learning betrachtet werden.

Weitere Kursangebote für Data & AI auf Coursera

Die Entscheidung für ein bestimmtes Thema eines Kurses in den Bereichen Data Analytics, Data Science und AI ist eine persönliche und abhängig von den eigenen Vorkenntnissen und Vorlieben, sowie den eigenen Karrierezielen. Für die Karriere des Data Analyst sind SQL sowie allgemeine Kenntnisse rund um Data Analytics bzw. Datenverarbeitung wichtig. Von einem Data Scientist wird ferner erwartet, die theoretischen Grundlagen sowie die praktische Anwendung von Machine Learning und Deep Learning als trainierte Fähigkeit abrufbar zu haben.

Weitere Kurse von Coursera zum Thema Data & AI (link).

Dieser Artikel wurde gesponsored von Coursera.

Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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Im Rahmen dieses praxisorientierten Kurses wird anhand eines konkreten Beispiels ein gesamter Prozess zur Mustererkennung nachvollzogen und selbst programmiert. Dabei werden die möglichen Methoden beleuchtet und angewandt.

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

Am 18.1. + 19.1.2023 in Gotha.

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

–        Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen (Lernen mit Lehrer)

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

–        KI zur Mustererkennung (z. B. k-MEANS, Lernen ohne Lehrer)

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ein Schulungstag umfasst 6 Lehrveranstaltungsstunden am 18.1. + 19.1.2023 in Gotha (9.30 Uhr – 15.30 Uhr) und findet großenteils am PC statt. Die Verpflegung ist jeweils inklusive.

 

Preis pro Kurs (2 Tage): 980 Euro (netto)

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Christian Döbel (Leiter Steinbeis Transferzentrum „Integrierte Systeme und Digitale Transformation“, ISD)

 

Anbieter-Informationen:
Steinbeis-Transferzentrum ISD (Zentrale: Steinbeis Transfer GmbH) – Ausfeldstr. 21 – 99880 Waltershausen – Tel. 03622 208334
E-Mail SU2209@stw.de
USt.-Ident-Nr. DE814628518 – Registergericht Stuttgart HRB 25312

Geschäftsführer: Dipl.-Ing. (FH) M. Eng. Erik Burchardt

7 Gründe, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Hot Skill: Python

7 Gründe, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Die digitale Transformation nimmt Fahrt auf und stellt sowohl Arbeitgeber:innen als auch Arbeitnehmer:innen vor neue Herausforderungen. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, lohnt es sich, auf den Zug aufzuspringen und das eigene Portfolio um wichtige Schlüsselkompetenzen zu erweitern. Doch in der heutigen Zeit, wo täglich mehr Lernoptionen und -angebote auf den Markt drängen, ist es besonders wichtig, die eigene, knappe Zeit in die richtigen, zukunftsträchtigen Fähigkeiten zu investieren.

Infolge des rasanten, digitalen Wandels haben sich neue, wichtige Qualifikationen herauskristallisiert, die sich langfristig für Lernwillige auszahlen. Insbesondere technische Fähigkeiten werden von Unternehmen dringend benötigt, um den eigenen Marktanteil zu verteidigen. Unter allen möglichen Qualifikationen hat sich eine bestimmte Fähigkeit in den letzten Jahren von vielversprechend zu unverzichtbar gemausert: Die Programmiersprache Python. Denn Python ist insbesondere in den vergangenen fünf Jahren dem Image des Underdogs entwachsen und hat sich zum Champion unter den Tech-Skills entwickelt.

Wer jetzt denkt, dass Python als Programmiersprache nur für ITler und Tech Nerds lohnenswert ist: Weit gefehlt! Viele Unternehmen beginnen gerade erst die wahren Möglichkeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz zu erschließen und Führungskräfte suchen aktiv nach Mitarbeiter:innen, die in der Lage sind, diese Transformation durch technische Fähigkeiten zu unterstützen. Wenn Sie sich in diesem Jahr weiterentwickeln möchten und nach einer Fähigkeit Ausschau halten, die Ihre Karriere weiter voranbringt und langfristig sichert, dann ist dies der ideale Zeitpunkt für Sie, sich mit Python weiterzuqualifizieren.

Nicht nur für Schlangenbeschwörer: Warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Falls Sie bei dem Wort Python eher an glänzende Schuppen denken als an Programmcode, dann lassen Sie uns Ihnen etwas Kontext geben: Python ist eine Programmiersprache, die für die Entwicklung von Software genutzt wird. Als serverseitige Sprache ist sie die Logik und das Fundament hinter Benutzereingaben und der Interaktion von Datenbanken mit dem Server. Python ist Open-Source, kostenlos und kann von jedem benutzt und verändert werden, weshalb ihre Verwendung besonders in der Datenwissenschaft sehr beliebt ist. Nicht zuletzt lebt Python von seiner Community, einer engagierten Gemeinschaft rund um die Themen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Datenanalyse und -modellierung, mit umfangreichen Ressourcen und über 137.000 Bibliotheken wie TensorFlow, Scikit-learn und Keras.

In der Data Science wird Python verwendet, um große Mengen komplexer Daten zu analysieren und aus ihnen relevante Informationen abzuleiten. Lohnt es sich also, Python zu lernen? Absolut! Laut der Stack Overflow Developer Survey wurde Python 2020 als die drittbeliebteste Technologie des Jahres eingestuft. Sie gilt als eine der angesagtesten Fähigkeiten und als beliebteste Programmiersprache in der Welt nach Angaben des PYPL Popularität der Programmiersprache Index. Wir haben 7 Gründe zusammengefasst, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen:.

1. An Vielseitigkeit kaum zu übertreffen

Python ist ein wahrer Allrounder unter den Hard Skills! Ein wesentlicher Vorteil von Python ist, dass es in einer Vielzahl von Fachbereichen eingesetzt werden kann. Die häufigsten Bereiche, in denen Python Verwendung findet, sind u. a.:

  • Data Analytics & Data Science
  • Mathematik
  • Web-Entwicklung
  • Finanzen und Handel
  • Automatisierung und künstliche Intelligenz
  • Spieleentwicklung

2. Zahlt sich mehrfach aus

Diejenigen, für die sich eine neue Fähigkeit doppelt lohnen soll, liegen mit Python goldrichtig. Python-Entwickler:innen zählen seit Jahren zu den Bestbezahltesten der Branche. Und auch Data Scientists, für deren Job Python unerlässlich ist, liegen im weltweiten Gehaltsrennen ganz weit vorn. Die Nachfrage nach Python-Entwickler:innen ist hoch – und wächst. Und auch für andere Abteilungen wird die Fähigkeit immer wertvoller. Wer Python beherrscht, wird nicht lange nach einem guten Job Ausschau halten müssen. Unter den Top 10 der gefragtesten Programmier-Skills nach denen Arbeitgeber:innen suchen, liegt Python auf Platz 7. Die Arbeitsmarktaussichten sind also hervorragend.

3. Schnelle Erfolge auch für Neulinge

2016 war das schillernde Jahr, in dem Python Java als beliebteste Sprache an US-Universitäten ablöste und seitdem ist die Programmiersprache besonders unter Anfänger:innen sehr beliebt. In den letzten Jahren konnte Python seine Pole Position immer weiter ausbauen. Und das mit gutem Grund: Python ist leicht zu erlernen und befähigt seine Nutzer:innen dazu, eigene Webanwendungen zu erstellen oder simple Arbeitsabläufe zu automatisieren. Dazu bringt Python eine aufgeräumte und gut lesbare Syntax mit, was sie besonders einsteigerfreundlich macht. Wer mit dem Programmieren anfängt, will nicht mit einer komplizierten Sprache mit allerhand seltsamen Ausnahmen starten. Mit Python machen Sie es sich einfach und sind dennoch effektiv. Ein Doppelsieg!

4. Ideal für Zeitsparfüchse

Mit der Python-Programmierung erwarten Sie nicht nur schnelle Lernerfolge, auch Ihre Arbeit wird effektiver und damit schneller. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen, braucht die Entwicklung mit Python weniger Code und damit weniger Zeit. Für alle Fans von Effizienz ist Python wie gemacht. Und sie bietet einen weiteren großen Zeitbonus. Unliebsame, sich wiederholende Aufgaben können mithilfe von Python automatisiert werden. Wer schon einmal Stunden damit verbracht hat, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabellenzeilen zu aktualisieren, der weiß, wie mühsam solche Aufgaben sein können. Umso schöner, dass diese Aufgaben von jetzt an von Ihrem Computer erledigt werden könnten.

5. Über den IT-Tellerrand hinaus

Ob im Marketing, Sales oder im Business Development, Python hat sich längst aus seiner reinen IT-Ecke heraus und in andere Unternehmensbereiche vorgewagt. Denn auch diese Abteilungen stehen vor einer Reihe an Herausforderungen, bei denen Python helfen kann: Reporting, Content-Optimierung, A/B-Tests, Kundensegmentierung, automatisierte Kampagnen, Feedback-Analyse und vieles mehr. Mit Python können Erkenntnisse aus vorliegenden Daten gewonnen werden, besser informierte, datengetriebene Entscheidungen getroffen werden, viele Routineaktivitäten automatisiert und der ROI von Kampagnen erhöht werden.

6. Programmieren für Big Player

Wollten Sie schon immer für einen Tech-Giganten wie Google oder Facebook arbeiten? Dann könnte Python Ihre goldene Eintrittskarte sein, denn viele große und vor allem technologieaffine Unternehmen wie YouTube, IBM, Dropbox oder Instagram nutzen Python für eine Vielzahl von Zwecken und sind immer auf der Suche nach Nachwuchstalenten. Dropbox verwendet Python fast für ihr gesamtes Code-Fundament, einschließlich der Analysen, der Server- und API-Backends und des Desktop-Clients. Wenn Sie Ihrem Lebenslauf einen großen Namen hinzufügen wollen, sollte Python auf demselben Blatt zu finden sein.

7. Ein Must-Have für Datenprofis

Besonders Pythons Anwendung in der Datenwissenschaft und im Data Engineering treibt seine Popularität in ungeahnte Höhen. Aber was macht Python so wichtig für Data Science und Machine Learning? Lange Zeit wurde R als die beste Sprache in diesem Spezialgebiet angesehen, doch Python bietet für die Data Science zahlreiche Vorteile. Bibliotheken und Frameworks wie PyBrain, NumPy und PyMySQL für KI sind wichtige Argumente. Außerdem können Skripte erstellt werden, um einfache Prozesse zu automatisieren. Das macht den Arbeitsalltag von Datenprofis besonders effizient.

Investieren Sie in Ihre berufliche Zukunft und starten Sie jetzt Ihre Python-Weiterbildung! Egal, ob Programmier-Neuling oder Data Nerd: Die Haufe Akademie bietet die passende Weiterbildung für Sie: spannende Online-Kurse für Vollberufstätige und Schnelldurchläufer:innen im Bereich Python, Daten und künstliche Intelligenz.

In Kooperation mit stackfuel.

Quellen:

Get in IT: “WELCHE PROGRAMMIERSPRACHE SOLLTEST DU LERNEN?” [11.06.2021]

Coding Nomads: “Why Learn Python? 6 Reasons Why it’s So Hot Right Now.” [11.06.2021]

Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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Im Rahmen dieses praxisorientierten Kurses wird anhand eines konkreten Beispiels ein gesamter Prozess zur Mustererkennung nachvollzogen und selbst programmiert. Dabei werden die möglichen Methoden beleuchtet und angewandt.

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

Am 2.11. – 3.11.2022 oder 18.1. + 19.1.2023 in Gotha

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

–        Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen (Lernen mit Lehrer)

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

–        KI zur Mustererkennung (z. B. k-MEANS, Lernen ohne Lehrer)

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ausweichtermin:

–        18.1. + 19.1.2023 in Gotha

 

Ein Schulungstag umfasst 6 Lehrveranstaltungsstunden (9.30 Uhr – 15.30 Uhr) und findet großenteils am PC statt. Die Verpflegung ist jeweils inklusive.

 

Preis pro Kurs (2 Tage): 980 Euro (netto)

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Christian Döbel (Leiter Steinbeis Transferzentrum „Integrierte Systeme und Digitale Transformation“, ISD)

 

Anbieter-Informationen:
Steinbeis-Transferzentrum ISD (Zentrale: Steinbeis Transfer GmbH) – Ausfeldstr. 21 – 99880 Waltershausen – Tel. 03622 208334
E-Mail SU2209@stw.de
USt.-Ident-Nr. DE814628518 – Registergericht Stuttgart HRB 25312

Geschäftsführer: Dipl.-Ing. (FH) M. Eng. Erik Burchardt

Webinar zum Statistikprogramm R

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R – ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists. Lassen Sie auch Ihre Mitarbeitenden auf den neusten Stand in der Open Source Statistiksoftware R aus der modernen Datenanalyse bringen. Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten effektiv analysieren möchten. Die Teilnehmenden erwerben Qualifikationen zur selbstständigen Analyse eigener Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data.

Webinar zum Statistikprogramm R

Inhalte Basiskurs:

  • Installation von R und zugehöriger Entwicklungsumgebung
  • Grundlagen von R: Syntax, Datentypen, Operatoren, Funktionen, Indizierung
  • R-Hilfe effektiv nutzen
  • Ein- und Ausgabe von Daten
  • Behandlung fehlender Werte
  • Statistische Kennzahlen
  • Visualisierung

Inhalte Vertiefungskurs:

  • Effizienter Umgang mit R:
  • Eigene Funktionen, Schleifen vermeiden durch *apply – Einführung in ggplot2 und dplyr
  • Statistische Tests und Lineare Regression
  • Dynamische Berichterstellung
  • Angewandte Datenanalyse anhand von Fallbeispielen

Termine:

  • R-Basiskurs: 14. und 15. November 2022 (jeweils 9:00 – 17:30 Uhr)
  • R-Vertiefungskurs: 17. und 18. November 2022 (jeweils 9:00 – 16:30 Uhr)

Kosten: pro 2-tägigem Kurs 750 €; bei Buchung beider Kurse im November erhalten Sie einen Preisnachlass von 200€

Weitere Informationen zu den Inhalten und zur Anmeldung finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/seminare/dortmunder-r-kurse/

Bei Fragen können Sie sich an Daniel Neubauer (daniel.neubauer@tu-dortmund.de; Tel.: 0231 755 6632) wenden.

Zertifikatsstudium – Data Science & Big Data

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Datenanalyse, Datenmanagement und die zielgerichtete Darstellung der Ergebnisse – darum geht es im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ der TU Dortmund.

Technische Universität Dortmund: Anmeldungen für das Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ (Start: Februar 2023) möglich.

Datenanalyse, Datenmanagement und die zielgerichtete Darstellung der Ergebnisse – darum geht es im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ der TU Dortmund.

Der Kurs richtet sich an alle Berufsgruppen, die sich mit dem Management und der Analyse von Daten beschäftigen, wie z. B. Data Scientists, Business Analysten, Softwareentwickler, Consultants, wissenschaftliche Mitarbeitende (universitär oder außeruniversitär) o.ä.

Ziel ist der Erwerb moderner Kenntnisse in Theorie und Praxis von Data Science- und Big Data-Projekten. Die Übungen mit realen Datensätzen sowie die Option, die Abschlussarbeit auf Basis von eigenen Daten (‚bring your own data‘) zu verfassen, unterstützen den Transfer des Gelernten in die berufliche Praxis. Das Zertifikatsstudium umfasst zehn Termine und dauert neun Monate. Nach erfolgreicher Abschlussprüfung vergibt die Technische Universität Dortmund ein Zertifikat, mit dem der Kompetenzausbau nachgewiesen werden kann.

Näheres finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei frühzeitiger Anmeldung oder wenn mehrere Personen aus Ihrem Unternehmen am Kurs teilnehmen, profitieren Sie zudem von unseren Rabattangeboten:

  • Early Bird: Sie erhalten 5% Preisnachlass auf das Teilnahmeentgelt bei Anmeldung bis zum 30. September 2022.
  • Weitersagen lohnt sich: Wenn Sie gemeinsam mit einer/einem Kollegin/Kollegen oder mehreren Personen aus Ihrem Unternehmen am Kurs teilnehmen, reduziert sich das Teilnahmeentgelt bei bis zu zwei angemeldeten Personen um 5 % pro Person, darüber hinausgehend zahlt jede weitere Person 10 % weniger.

Bei Fragen können Sie sich an Daniel Neubauer (daniel.neubauer@tu-dortmund.de; 0231 755 6632) wenden.

Wie kann man sich zum/r Data Scientist ausbilden lassen?

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Das allgegenwärtige Internet und die Digitalisierung haben heutzutage viele Veränderungen in den Geschäften überall auf der Welt mit sich gebracht. Aus diesem Grund wird Data Science immer wichtiger.

In der Data Science werden große Datenmengen an Informationen aus allen Arten von Quellen gesammelt, sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten. Dazu werden Techniken und Theorien aus verschiedenen Bereichen der Statistik, der Informationswissenschaft, der Mathematik und der Informatik verwendet.

Datenexperten und -expertinnen, d. h. Data Scientists, beschäftigen sich genau mit dieser Arbeit. Wenn Du Data Scientist werden möchten, kannst Du eine große Karriere in der Data Science beginnen, indem Du Dich für eine beliebige geeignete Weiterbildung einschreibst, der Deinem Talent, Deinen Interessen und Deinen Fähigkeiten in einigen der wichtigsten Data-Science-Kurse entspricht.

Was machen Data Scientists?

Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, was man eigentlich unter dem Begriff „Data Scientist” versteht. Data Scientist ist lediglich ein neuer Beruf, der in vielen Artikeln häufig zusammen mit dem der Data Analysts beschrieben wird, weil die erforderlichen Grundfertigkeiten recht ähnlich sind. Vor allem müssen Data Scientists die Fähigkeit haben, Daten aus MySQL-Datenbanken zu extrahieren, Pivot-Tabellen in Excel zu verwalten, Datenbankansichten zu erstellen und Analytics zu verwalten.

Data Scientists werden viele Stellen in Unternehmen angeboten, die mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten konfrontiert sind und Personen brauchen, die ihnen bei der Entwicklung der Infrastruktur helfen, die sie zur Verwaltung der Daten benötigen. Oft handelt es sich um Unternehmen, die ihre ersten Schritte in diesem Bereich machen. Dafür benötigen sie eine Person mit grundlegenden Fähigkeiten in der Softwaretechnik, um den gesamten Prozess voranzutreiben.

Dann gibt es stark datenorientierte Unternehmen, für diejenigen Daten sozusagen Rohprodukt und Rohstoff darstellen. In diesen Unternehmen werden Datenanalyse und maschinelles Lernen recht intensiv betrieben, wodurch Personen mit guten mathematischen, statistischen oder sogar physikalischen Fähigkeiten benötigt werden.

Es gibt auch Unternehmen, die keine Daten als Produkt haben, aber ihre Zukunft auf sie und ihre Sinne planen und abstimmen. Diese Unternehmen werden immer mehr und brauchen sowohl Data Scientists mit grundlegenden Fähigkeiten als auch Data Scientists mit speziellen Kenntnissen, von Visualisierung bis hin zu Machine Learning.

Kompetenzen der Data Scientists

Die Grundlagen sind zunächst für alle, die im Bereich der Data Science arbeiten, dieselben. Unabhängig von den Aufgaben, die Data Scientists zu erfüllen haben, muss man grundlegende Softwaretechnik beherrschen.

Selbstverständlich müssen Data Scientists mit Programmiersprachen wie R oder Python und mit Datenbanksprachen wie SQL umgehen können. Sie bedienen sich dann statistischer, grundlegender Fähigkeiten um zu bestimmen, welche Techniken für die zu erreichenden Ziele am besten geeignet sind.

Ebenso sind beim Umgang mit großen Datenmengen und in sogenannten „datengetriebenen” Kontexten Techniken und Methoden des maschinellen Lernens wichtig: KNN-Algorithmen (Nächste-Nachbarn-Klassifikation für Mustererkennung), Random Forests oder Ensemble Techniken kommen hier zum Einsatz.

Entscheidend ist, die für den jeweiligen Kontext am besten geeignete Technik unterscheiden zu können, und dies bevor man die verschiedenen Werkzeuge beherrscht.

Die lineare Algebra und die multivariate Berechnung sind auch unerlässlich. Sie bilden die Grundlage für viele der oben beschriebenen Fähigkeiten und können sich als nützlich erweisen, wenn das mit den Daten arbeitende Team beschließt, intern eigene Implementierungen zu entwickeln.

Eins ist noch entscheidend. In einer idealen Welt werden die Daten korrekt identifiziert, da sie vollständig und kohärent sind. In der realen Welt muss sich der Data Scientist mit unvollkommenen Daten auseinandersetzen, d. h. mit fehlenden Werten, Inkonsistenzen und unterschiedlichen Formatierungen. Hier kann man von Munging sprechen, d. h. von der Tätigkeit, die sogenannten Rohdaten in Daten umzuwandeln, die ein einheitliches Format haben und somit in den Prozess der Aufnahme und Analyse einbezogen werden können.

Wenn Daten als wesentlich für Geschäftsentscheidungen sind, reicht es nicht aus, eine Person zu haben, die sie verarbeiten, analysieren und aufnehmen kann. Die Visualisierung und Kommunikation von Daten ist ebenso zentral. Daten zu visualisieren und zu kommunizieren bedeutet, anderen die angewandten Techniken und die erzielten Ergebnisse zu beschreiben. Daher ist es wichtig zu wissen, wie man Visualisierungswerkzeuge wie ggplot oder D3.js verwendet.

Ausbildungsmöglichkeiten und Bootcamps, um Data Scientist zu werden

Kurz gesagt gibt es zwei gängige Wege, um Data Scientist zu werden.

  • Auf der einen Seite kann man einen Universitätslehrgang absolvieren. Diese Art von Studiengang führt zu einem spezialisierten Abschluss, der nach einem dreijährigen Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik absolviert werden kann. In den letzten Jahren wurden diese neuen Studiengänge an den europäischen Universitäten immer häufiger angeboten.
  • Auf der anderen Seite kann man sich für eine Weiterbildung zum/r Data Scientist anmelden, zum Beispiel eine Weiterbildung von DataScientest. Als national und international anerkannte Ausbildungsorganisation bietet DataScientest eine Weiterbildung zum/r Data Scientist an, die sich an Personen mit einem Bachelorabschluss und Kenntnissen in Kommunikation wendet. Ihr großer Vorteil ist die persönliche Betreuung, die allen Teilnehmer und Teilnehmerinnen angeboten wird, sowie ein Fernstudium, das 85% individuelles Coaching und 15% Masterclasses umfasst. Alles läuft über eine sichere Plattform, damit jeder Teilnehmer und jede Teilnehmerin codieren, Daten erforschen usw. können.

Bei dieser DataScientest-Weiterbildung haben die Lernenden die Wahl zwischen einer weitgehenden Ausbildung (10 Stunden pro Woche) oder einer Bootcamp-Ausbildung (35 Stunden pro Woche). 

Das am Ende des Kurses erworbene Zertifikat wird von der Pariser Universität La Sorbonne anerkannt.