DE Data Scientist Weiterbildung.
BI Analytics
SQL-Grundlagen
Power BI-Grundlagen
Data Storytelling
- Grundlegende und fortgeschrittene SQL-Abfragen zum Erzeugen von Datenübersichten anwenden
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse wie Views, CTEs, Subqueries und Window Functions nutzen
- Grundlagen der Business Intelligence und Grundfunktionen von Power BI einsetzen
- Best Practices zur Datenvisualisierung und -verarbeitung in Power BI verwenden
- Best Practices zu Data Storytelling anwenden
- Mit Grundlagen der KPI-Berechnung mit DAX-Sprache arbeiten
8 Wochen Vollzeit / 16 Wochen Teilzeit
Data Analytics
Python-Grundlagen
Data Analytics mit Python
Statistikgrundlagen
- Datenquellen erschließen und filtern
- Daten fachgerecht zusammenführen und aufbereiten
- Selbstständig erweiterte Datenanalysen durchführen
- Einfache Skripte in der Programmiersprache Python schreiben
- Lineare und logistische Regression für Vorhersagen nutzen
- Best Practices für die effektive Datenvisualisierung anwenden
9 Wochen Vollzeit / 18 Wochen Teilzeit
Data Science
Machine Learning-Grundlagen
Supervised Learning
Unsupervised Learning
- Daten selbständig einlesen, bereinigen und filtern
- Daten explorativ mithilfe von deskriptiver Statistik analysieren
- Komplexe Prognosemodelle entwickeln und verifizieren
- Python-Programmierkenntnisse vertiefen
- Datenmodelle zur Vorhersage von Businessszenarien bauen
- Machine-Learning für Vorhersagen nutzen
- Best Practices für die effektive Datenvisualisierung anwenden
- Methoden des Data Storytellings anwenden
9 Wochen Vollzeit / 18 Wochen Teilzeit
Object-Oriented Programming
Fortgeschrittenes Python
OOP Design
Unit Testing
- Mit ausgewählten Python-Bibliotheken arbeiten
- Objektorientiertes Programmieren mit Fokus auf Klassen und Attribute anwenden
- Vererbungen zur Wiederverwendbarkeit von Code nutzen
- Weiterführende Funktionen zur Vereinfachung von Klassen nutzen
- Best-Practices zur Handhabung von Arbeitsprozessen anwenden
4 Wochen Vollzeit / 8 Wochen Teilzeit
Portfolio Projekt
Datenprojekte aufsetzen
Präsentieren von Daten
Agiles Projektmanagement
- Data-Analytics- und Data-Science-Projekte eigenständig auswählen und professionell umsetzen
- Mit Git kollaborativ im Team arbeiten und Projekte bereitstellen
- Ergebnisse präsentieren und unter Verwendung von Fachsprache diskutieren
3 Wochen Vollzeit / 6 Wochen Teilzeit
Du bist zertifizierter Data Scientist.
Nach erfolgreichem Abschluss des Trainingsprogramms erhältst Du unser industrieweit anerkanntes StackFuel Zertifikat und bist zertifizierter Data Scientist.
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Durchschnittsgehälter im Data Science Bereich.
Zurzeit sind in Deutschland
über 10.000 Datenjobs ausgeschrieben.
Datenrollen sind in praktisch allen Branchen gefragt.
Mit unseren Trainingsprogrammen kannst Du in eine für Dich völlig neue Branche einsteigen, oder mit einem neuen und gefragten Skillset in eine Dir bekannte Branche zurückkehren.
Lerne Datenskills, die Dich sofort für den Berufseinstieg qualifizieren und bewirb Dich auf eine Auswahl von über 10.000 ausgeschriebenen Datenjobs in Deutschland (Quelle: Indeed, Q2 2024).
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Mit unseren Trainingsprogrammen qualifizierst Du Dich für verschiedene Positionen im Datenbereich.
Im Regelfall beginnst Du Deine Karriere auf einer Junior-Position, je nach Vorerfahrung kannst Du auch eine höhere Position einnehmen – unser Career Service-Team hilft Dir dabei, Deine Aussichten zu optimieren!
Das sagen unsere Absolvent:innen.
Bereits über 6.000 Absolvent:innen haben Data Analytics und Data Science Weiterbildungen bei StackFuel absolviert. Hier berichten einige von ihnen über ihre Erfahrung:
Lass Dich jetzt persönlich beraten.
Unser Expert:innen-Team findet gemeinsam mit Dir eine geeignete Weiterbildung und beantwortet alle offenen Fragen.
Wir freuen uns auf Dich!
FAQ
Was ist das Ziel der Data Scientist Weiterbildung?
Das Data Scientist Trainingsprogramm von StackFuel bereitet Dich umfassend auf einen Quereinstieg in Datenberufe wie Data Scientist oder Data Analyst vor. Du lernst Grundlagen und fortgeschrittene Methoden der Datenarbeit und wendest das neue Wissen direkt in praxisnahen Projekten an.
Zusätzlich unterstützt Dich unser Career Service bei Deiner Bewerbungsstrategie, damit Du Deine bisherigen Erfahrungen, individuellen Stärken und neuen Datenskills gezielt für eine erfolgreiche Bewerbung und den Jobeinstieg kombinieren kannst.
Wie kann ich meine Weiterbildung zum Data Scientist starten und welche Voraussetzungen gibt es?
Für die Weiterbildung benötigst Du keine einschlägige Berufserfahrung. Erfahrung mit der Nutzung von Computern und der grundlegenden Nutzung von EDV-Systemen sind wichtig. Erste Erfahrungen im Umgang mit Daten und Programmierung sind hilfreich, allerdings sind diese nicht erforderlich.
Um zu starten, führen wir ein erstes Beratungsgespräch mit Dir durch, in dem wir Deine individuellen Fähigkeiten verstehen, das beste Trainingsprogramm für Dich finden und Dich über Deine Fördermöglichkeiten durch einen Bildungsgutschein informieren, falls Du noch einen benötigst. Selbstzahler:innen erhalten alle wichtigen Informationen zu den Kursstartterminen und Zahlungsoptionen.
Welche Prüfungen und Zertifikate sind in der Data Scientist Weiterbildung enthalten?
Nach jedem Modul erhältst Du ein Zertifikat, das Deine neu erlernten Fähigkeiten dokumentiert. Du schließt die Module mit Praxisprojekten ab, die Du selbstständig bearbeitest und unserem Mentoring-Team präsentierst.
Dieser Prozess stellt sicher, dass Du alle relevanten Kenntnisse sicher anwenden kannst. Aber keine Sorge – unser Mentoring-Team aus Expert:innen unterstützt Dich kontinuierlich und im persönlichen Austausch, damit Du das Trainingsprogramm erfolgreich abschließt.
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