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Einführung in Data Science

Vorbereitung auf die Weiterbildung als Data Scientist

Abschlusszertifikat

(Quer-)Einsteigende

Vollzeit/Teilzeit

Deutsch, Englisch

Kostenlos mit Bildungsgutschein

Kursbeschreibung

Das Ziel des Einführungskurses ist es, Dir wesentliche Vorkenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln, die Du für eine Data-Scientist-Weiterbildung benötigst. Du erhältst wichtige mathematische Grundlagen, wie den Umgang mit Vektoren, Matrizen und Wahrscheinlichkeiten, die für das Verständnis der Data-Science-Methoden notwendig sind.

Das Erlernte mit der Programmiersprache Python setzt Du in Zusammenhang mit Anwendungsszenarien im Bereich Data Science um. Das Training dient somit auch als Überprüfung Deiner Kompetenzen im Umgang mit der Programmiersprache Python.

In diesem Training lernst Du

Python-Grundlagen

Lineare Algebra

Statistische Grundlagen

Erstellung strukturierter Skripte in der Programmiersprache Python
Erzeugung von Empfehlungssystemen unter Verwendung der Python-Bibliothek numpy
Erkennung der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Zielgruppe

Die Weiterbildung ist für Dich und Deine Karrierewünsche geeignet, wenn Du ein abgeschlossenes Studium hast, idealerweise in den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik, BWL, (Wirtschafts-) Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation oder Vorerfahrung besitzt.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Sichere Kenntnisse der Python-Grundlagen (Einsatz von Grunddatentypen und Flow-Control-Konzepten)

Erfahre mehr über unser Training
Einführung in BI und Data Analytics

Module

1
Einführung in die Lernumgebung

Ziele:

Kennenlernen und Umwandlung der wichtigsten Datentypen
Schreiben von Code gemäß dem DRY-Prinzip
Daten in DataFrames organisieren und aufbereiten

Inhalte:

Willkommensrunde
Trainingsablauf und Einblick in die Bausteine
Einführung in die Lernumgebung
Python-Grundlagen
- Variablen und Datentypen
- Funktionen und Methoden
- Flow Control Befehle
- Numpy Arrays
- Pandas DataFrames

2
Lineare Algebra Teil 1

Ziel:

Kennenlernen der Grundlagen der linearen Algebra

Inhalte:

Vektoren, Matrizen und Tensoren
Vektor– und Matrixmultiplikation
Skalarprodukt
Metrik und Norm

3
Lineare Algebra Teil 2

Ziel:

Berechnung der Ähnlichkeit von Produkten mithilfe der Grundlagen linearer Algebra

Inhalte:

Kosinusähnlichkeit
Euklidische Norm
Produktempfehlung auf Basis von Ähnlichkeit

4
Statistische Grundlagen Teil 1

Ziel:

Kennenlernen der wichtigsten diskreten und kontinuierlichen
Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Inhalte:

Wahrscheinlichkeiten
Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Binomialverteilung
- Negative Binomialverteilung
- Poisson-Verteilung
Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Uniforme Verteilung
- Normalverteilung
- Exponentielle Verteilung
Mittelwert und Standardabweichung
Vorhersagen mit Verteilungen treffen

5
Statistische Grundlagen Teil 2

Ziel:

Einsatz von Monte-Carlo-Algorithmen für einfache Simulationen

Inhalte:

Gesetz der großen Zahlen
Zentraler Grenzwertsatz
Monte-Carlo-Simulation

FAQ

Warum sollte ich mich für eine Karriere als Datenexpert:in entscheiden?

Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.

Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!

Bin ich nach der Weiterbildung zum Data Analyst und Data Scientist qualifiziert, in diesem Beruf zu arbeiten und kann den Quereinstieg wagen?

Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.

Kann ich mir meine Lernzeit wirklich frei einteilen?

Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.

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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!

Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik

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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.

Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE

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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.

Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH

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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.

Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH

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