DE Programmieren.
Programmieren ist die Grundlage für die Entwicklung von Software und Anwendungen, die unser tägliches Leben beeinflussen. Es ist eine essenzielle Fähigkeit geworden, da es Unternehmen ermöglicht, Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
Die Programmiersprache Python ist besonders beliebt bei Einsteiger:innen, weil sie einfach zu lernen und vielseitig einsetzbar ist. Sie bietet eine klare und verständliche Syntax, die es auch Anfängern ermöglicht, schnell produktiv zu werden. Wer sie beherrscht, kann einfacher weitere Sprachen lernen.
Python wird häufig für Datenanalyse und Machine Learning verwendet, da es viele leistungsstarke Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-Learn gibt.
In unserem Data Analyst- und Data Scientist-Trainingsprogramm ist Programmieren mit Python ein zentraler Bestandteil. Du lernst zum Beispiel einfache Skripte zu schreiben, mit Variablen, Funktionen und Loops umzugehen und fortgeschrittene Techniken wie Machine Learning und Deep Learning anzuwenden. So wirst Du fit für die Zukunft und lernst Programmieren mit einem konkreten Anwendungsbereich.
Data Analytics
Python-Grundlagen
Data Analytics mit Python
Statistik-Grundlagen
- Grundlagen der Programmierung in Python: Variablen, Funktionen, Methoden, Bedingungen und Loops
- Nutzung beliebter Python Libraries wie Pandas und Matplotlib, um Daten einzulesen, zu verarbeiten und zu visualisieren
- Umgang mit internen (csv, SQL) und externen Datenquelle (APIs) in Python
- Nutzung der Python Library statsmodels, um Vorhersagen zu treffen
9 Wochen Vollzeit / 18 Wochen Teilzeit
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Data Science
Machine Learning-Grundlagen
Supervised Learning
Unsupervised Learning
- Nutzung der Python Library NumPy für effiziente numerische Berechnungen
- Einführung in Scikit-Learn (sklearn) zur Nutzung von maschinellen Lernalgorithmen
- Verwendung von TensorFlow zur Erstellung und dem Training neuronaler Netze und Arbeit mit Keras als High-Level API für die Entwicklung und das Training von Deep Learning Modellen
- Aufbau und Verwaltung von Data Pipelines zur Automatisierung und Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen
9 Wochen Vollzeit / 18 Wochen Teilzeit
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Object-Oriented Programming
Fortgeschrittenes Python
OOP Design
Unit Testing
- Funktionen und Listen in Python verarbeiten
- Mit ausgewählten Python-Bibliotheken arbeiten
- Interaktives Zwischenprojekt zur Best-Practice-Handhabung von Arbeitsprozessen
- Objektorientiertes Programmieren mit Fokus auf Klassen und Attributen
- Vererbungen zur Wiederverwendbarkeit von Codes nutzen
- Weiterführende Funktionen zur Vereinfachung von Klassen
4 Wochen Vollzeit / 8 Wochen Teilzeit
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Portfolio Projekt
Datenprojekte aufsetzen
Präsentieren von Daten
Agiles Projektmanagement
- Anwendung von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib
- Entwicklung und Bewertung von Machine-Learning-Modellen unter Verwendung von Scikit-Learn, TensorFlow oder Keras
- Fähigkeiten im Debugging festigen, um Fehler im Code effektiv zu beheben
- Nutzung von Git und GitHub für Versionskontrolle und Zusammenarbeit im Team
- Best Practices zur Dokumentation von Code und Projekten, um Zusammenarbeit zu fördern und Industriestandards zu erfüllen
3 Wochen Vollzeit / 6 Wochen Teilzeit
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FAQ
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Unsere Trainings werden von unserem eigenen Team aus Data Scientists und Fachexpert:innen entwickelt und produziert, die Dich als Teilnehmende:n während der Weiterbildung im persönlichen Mentoring betreuen. Dabei setzen wir nicht nur auf realitäts- und praxisnahe Inhalte, sondern sorgen im persönlichen Austausch dafür, dass alle Deine Fragen beantwortet werden und garantieren so Deinen Lernerfolg.
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Wie können mir Datenskills zu einer neuen Karriere verhelfen?
Daten sind aus unserem (Berufs-)Leben nicht mehr wegzudenken. In fast allen Bereichen helfen Daten Dir dabei, Sachverhalte besser zu verstehen und Entscheidungen präziser treffen zu können. Daten-Skills sind der Schlüssel, um Daten auch richtig verwerten und interpretieren zu können. Auch wenn Du es vielleicht nicht merkst, arbeitest, interagierst und generierst Du jeden Tag Daten.
Diese Daten werden für Unternehmen immer wichtiger und sind die Basis für Entscheidungen und Geschäftsmodelle, was Datenprofis für Unternehmen unglaublich sehr macht.
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