Die Fähigkeiten von Data Scientists sind im Zeitalter der Digitalisierung so einmalig wie begehrt: Fachkompetenzen in der Datenanalyse, Programmierkenntnisse in Python sowie die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning. Die Weiterbildung zum Data Scientist – Fokus Python befähigt Teilnehmende dazu, Prognosemodelle aus Daten abzuleiten, zu verifizieren und zu interpretieren, um die Modellergebnisse effizient zu kommunizieren. Der zusätzliche Aufbau von Fähigkeiten im Bereich des Machine Learnings qualifiziert Teilnehmende nach erfolgreichem Abschluss des Trainings für die Rolle des Data Scientist oder einer anderen analytischen Rolle.

Inhalt

Modul 0: Maths (optional)

• Linear algebra
• Probability distributions

Modul 1: Machine learning basics

• Datenanalysen mit pandas und matplotlib auffrischen
• Performance Metriken und Annahmen von Modellen des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn

Modul 2: Supervised learning

• Algorithmen des überwachten Lernens, wie Entscheidungsbäume und Random Forest, Support Vector Machines vertiefend anwenden
• Das Python-Modul tensorflow im Kontext von neuronalen Netzen verstehen
• Problemstellungen begreifen und Modelle erarbeiten

Modul 3: Advanced topics in Data Science

• Grundlagen des Data Storytellings verstehen
• Best Practices der informativen Gestaltung von Visualisierungen mit bokeh umsetzen
• Big Data Verfahren mit pyspark umsetzen
• Mit einem Industriedatenset eigenständige Data Science Projekte umsetzen

Zielgruppe

Das Training richtet sich an Mitarbeitende, die sich im Bereich Data Science spezialisieren oder vorhandene Kenntnisse mit Daten und Vorhersagen erweitern möchten. Das Data Science Training ist für Abteilungen von Bedeutung, welche verstärkt datengetriebene Entscheidungen und Vorhersagen automatisieren wollen.

Voraussetzung für die Teilnahme

Für das Data Scientist Training werden gute Kenntnisse in Python und gängigen Modulen (pandas, matplotlib) vorausgesetzt.

Methodik

In diesem Online-Training lernen Sie mit Lernvideos, Texten und Tutorials, interaktiven Übungen in der StackFuel-Lernumgebung und Wissenstests, mit denen Sie ihren Lernerfolg selbst überprüfen können. Sämtliche Lernmodule bearbeiten Sie selbstständig und legen Ort und Zeit dafür selbst fest.

Das Data-Lab – Ihre persönliche Lernumgebung:

In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie zum Starttermin Ihres Kurses Lerneinheiten, Arbeitshilfen, Zusatzprodukte und einen Zugang zum Data Lab von StackFuel. Über den gesamten Trainingszeitraum hinweg werden Sie online persönlich begleitet und haben die Möglichkeit, sich mit anderen Trainingsteilnehmer:innen und Trainingsdozierenden auszutauschen.