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Qualifizierung für die Jobrolle als Data Scientist

Zertifikatslehrgang Data Scientist – Fokus Python

Kursbeschreibung

Der Zertifikatslehrgang Data Scientist – Fokus Python befähigt Dich dazu, Daten selbständig zu reinigen, aufzubereiten, zu visualisieren sowie komplexe Prognosemodelle zu entwickeln und zu verifizieren. Neben Kenntnissen in der Programmiersprache Python sorgen die vermittelten Konzepte des Machine Learnings dafür, dass Du nach erfolgreichem Abschluss in analytischen Rollen, z.B. als (Junior) Data Analyst, (Junior) Business Intelligence Analyst oder (Junior) Financial Analyst und in fortgeschrittenen analytischen Rollen, z.B. als (Junior) Data Scientist oder (Junior) Machine Learning Engineer, arbeiten kannst. Die Data Scientist Zertifizierung belegt Deine neuen Kenntnisse und Fähigkeiten und ermöglicht Dir so einen erfolgreichen Quereinstieg.

In diesem Training lernst Du

  • 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-Algorithmen entwickeln
  • Best Practices für die effektive Datenvisualisierung
  • Methoden des Data Storytellings
  • Zielgruppe

    Die Weiterbildung Data Scientist – Fokus Python eignet sich für alle, die Python als Programmiersprache einsetzen, Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Du solltest eine grundlegende Motivation für Statistik, logisches Denken und maschinelles Lernen mitbringen. Auch für Quereinsteiger:innen ist die Data Scientist Weiterbildung geeignet.

    Voraussetzungen für die Data Scientist Zertifizierung

    Für die Weiterbildung zum Data Scientist werden Programmierkenntnisse in Python sowie Pandas und Matplotlib vorausgesetzt. Du musst einen Einstufungstest in Mathematik und Statistik bei uns vorab absolvieren und Deutsch- auf B2 sowie Englischkenntnisse auf A2 Niveau vorweisen.
    Intensivkus - Weiterbildung zum Data Scientist. Deine Data Scientist Zertifizierung kannst Du am Ende der Data Scientist Weiterbildung mit bestandener Prüfung erhalten.
    Online-Training
    Teilzeit (5 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
    4 Module + 1 Abschlussprojekt
    Fortgeschrittene
    Deutsch und Englisch
    Abschlusszertifikat
    0 € mit Bildungsgutschein

    Kursbeschreibung

    Der Zertifikatslehrgang Data Scientist – Fokus Python befähigt Dich dazu, Daten selbständig zu reinigen, aufzubereiten, zu visualisieren sowie komplexe Prognosemodelle zu entwickeln und zu verifizieren. Neben Kenntnissen in der Programmiersprache Python sorgen die vermittelten Konzepte des Machine Learnings dafür, dass Du nach erfolgreichem Abschluss in analytischen Rollen, z.B. als (Junior) Data Analyst, (Junior) Business Intelligence Analyst oder (Junior) Financial Analyst und in fortgeschrittenen analytischen Rollen, z.B. als (Junior) Data Scientist oder (Junior) Machine Learning Engineer, arbeiten kannst. Die Data Scientist Zertifizierung belegt Deine neuen Kenntnisse und Fähigkeiten und ermöglicht Dir so einen erfolgreichen Quereinstieg.

    In diesem Training lernst Du

  • 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-Algorithmen entwickeln
  • Best Practices für die effektive Datenvisualisierung
  • Methoden des Data Storytellings
  • Video abspielen

    Zielgruppe

    Die Weiterbildung Data Scientist – Fokus Python eignet sich für alle, die Python als Programmiersprache einsetzen, Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Du solltest eine grundlegende Motivation für Statistik, logisches Denken und maschinelles Lernen mitbringen. Auch für Quereinsteiger:innen ist die Data Scientist Weiterbildung geeignet.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für die Weiterbildung zum Data Scientist werden Programmierkenntnisse in Python sowie Pandas und Matplotlib vorausgesetzt. Du musst einen Einstufungstest in Mathematik und Statistik bei uns vorab absolvieren und Deutsch- auf B2 sowie Englischkenntnisse auf A2 Niveau vorweisen.
    Das erwartet dich

    Kursüberblick

    Python Skills

    Python ist die Nr. 1 der Programmiersprachen für Machine Learning und Data Science und selbst für Neulinge relativ einfach zu erlernen.

    Interaktive Aufgaben und Abschlussprojekt

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und einem Abschlussprojekt, in dem Du ein eigenes Data-Science-Projekt mit realen Datensets umsetzt.

    Jobqualifizierung

    Mit diesem Training qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Scientist sowie anderen analytischen Rollen in Datenteams.

    Python Skills

    Python ist die Nr. 1 der Programmiersprachen für Machine Learning und Data Science und selbst für Neulinge relativ einfach zu erlernen.

    Interaktive Aufgaben und Abschlussprojekt

    Wende Dein Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und einem Abschlussprojekt, in dem Du ein eigenes Data-Science-Projekt mit realen Datensets umsetzt.

    Jobqualifizierung

    Mit diesem Training qualifizieren wir Dich direkt für die Jobrolle als Data Scientist sowie anderen analytischen Rollen in Datenteams.

    Module

    Ziel:
    Auffrischung der Kenntnisse im Umgang mit Python sowie
    mathematischer Grundlagen Beschreibung

    Beschreibung:
    Teilnehmende führen Analysen und Datenmanipulationen in Python
    aus und nutzen dabei die Pakete Pandas und Matplotlib.

    Kapitel 1 – Data Analytics with Python:
    Teilnehmende machen sich mit unserer interaktiven
    Programmierumgebung – dem Data Lab – vertraut und frischen
    die wichtigsten Programmier- und Python-Grundlagen zur
    Datenverarbeitung mit Pandas, Datenvisualisierung mit Matplotlib
    und Seaborn und Datenbankabfrage mit SQL Alchemy auf.

    Kapitel 2 – Linear Algebra:
    Teilnehmende machen sich mit dem mathematischen Hintergrund
    von Data-Science-Algorithmen vertraut und lernen die Grundbegriffe
    der linearen Algebra kennen. Unter Verwendung des Pakets Numpy
    rechnen die Teilnehmenden mit Vektoren und Matrizen.

    Kapitel 3 – Probability Distributions:
    Teilnehmende lernen mehr über den statistischen Hintergrund von
    Data-Science-Algorithmen. Sie beschäftigen sich mit wichtigen
    statistischen Konzepten und lernen diskrete und kontinuierliche
    Verteilungen kennen. Darüber hinaus erhalten Teilnehmende einen
    Einblick in die Versionierung von Code mit Git.
    Ziel:
    Lösen von überwachten und unüberwachten Machine-LearningProblemen mit sklearn

    Beschreibung:
    Teilnehmende erstellen Data-Science-Workflows mit sklearn, evaluieren
    ihre Modell-Performance anhand von geeigneten Metriken und werden
    für das Problem des Overfittings sensibilisiert.

    Kapitel 1 – Supervised Learning (Regression):
    Anhand der linearen Regression erlernen Teilnehmende den Umgang
    mit dem Python-Paket sklearn. Weiterhin beschäftigen sie sich mit den
    Annahmen des Regressionsmodells und der Evaluation der erzeugten
    Prognosen. In diesem Zuge werden auch der Bias-Variance Trade-Off,
    Konzepte der Regularisierung sowie verschiedene Maße der Modellgüte
    verdeutlicht.

    Kapitel 2 – Supervised Learning (Classification):
    Teilnehmende werden in Klassifizierungsalgorithmen anhand
    des k-Nearest-Neighbors-Algorithmus eingeführt und lernen, den
    Algorithmus zu evaluieren und die Klassifizierungsperformance
    einzuschätzen. Sie optimieren die Parameter ihres Modells unter
    Beachtung der Aufteilung der Daten in Trainings- und Evaluationssets.

    Kapitel 3 – Unsupervised Learning (Clustering):
    Teilnehmende lernen den k-Means-Algorithmus als Beispiel eines
    Algorithmus des unüberwachten Lernens kennen. Die Annahmen und
    Performance-Metriken des Algorithmus werden kritisch beleuchtet und
    ein kurzer Ausblick auf eine Alternative zum k-Means-Clustering geworfen.

    Kapitel 4 – Unsupervised Learning (Dimensionality Reduction):
    Teilnehmende lernen, wie sie mithilfe einer Principal Component
    Analysis (PCA) die Dimension der Daten verringern können und
    nutzen die PCA, um unkorrelierte Features aus den Ursprungsdaten
    zu erzeugen. In diesem Zusammenhang wird das Thema Feature
    Engineering näher betrachtet und aus den alten Features neue erzeugt.

    Kapitel 5 – Outlier Detection:
    Teilnehmende lernen verschiedene Ansätze kennen, um Ausreißer zu
    identifizieren und verstehen, mit diesen ungewöhnlichen Datenpunkten
    umzugehen. Sie nutzen robuste Maße und Modelle, um den Einfluss der
    Ausreißer zu minimieren.
    Ziel:
    Erweiterung des eigenen Data-Science-Toolkits

    Beschreibung:
    Teilnehmende intensivieren ihre Kenntnisse über Modelle zur
    Klassifikation von Daten. Dabei erweitern sie ihre Fähigkeiten im
    Sammeln und Aufbereiten von Daten.

    Kapitel 1 – Data Gathering:
    Teilnehmende lernen, Daten zu sammeln, indem sie Webseiten
    und PDF-Dokumente auslesen. Mithilfe von Regular Expressions
    strukturieren sie gesammelte Textdaten so, dass sie diese zusammen
    mit bekannten Algorithmen verwenden können. Mit Beginn des
    zweiten Moduls erhalten die Teilnehmenden Hilfestellungen zur
    Optimierung ihrer Online-Präsenz als Data Scientist.

    Kapitel 2 – Logistic Regression:
    Teilnehmende lernen einen zweiten Klassifizierungsalgorithmus
    kennen: die logistische Regression. Sie nutzen neue PerformanceMetriken zur Evaluation der Ergebnisse und erfahren, wie sie nichtnumerische Daten für ihre Modelle nutzbar machen.

    Kapitel 3 – Decision Trees and Random Forests:
    Teilnehmende lernen den Entscheidungsbaum als leicht zu
    interpretierendes Modell kennen. Sie kombinieren mehrere Modelle
    zu einem Ensemble, um die Vorhersagen ihres Modells zu verbessern.
    Weiterhin erhalten sie Methoden zu unausgeglichenen Kategorien
    an die Hand. Darüber hinaus rückt die Erzeugung eines eigenen
    Data Science Portfolios in den Fokus der Teilnehmenden, wofür sie
    praktische Tipps an die Hand bekommen.

    Kapitel 4 – Support Vector Machines:
    Teilnehmende lernen einen letzten Klassifizierungsalgorithmus
    kennen – Support Vector Machines (SVM) und beleuchten das
    Verhalten verschiedener Kernel für die SVM. Außerdem erlernen
    sie die typischen Schritte des Natural Language Processing (NLP)
    und bearbeiten ein NLP-Szenario unter Verwendung von Bag-ofWords-Modellen.

    Kapitel 5 – Neural Networks:
    Teilnehmende werden in künstliche neuronale Netze eingeführt
    und lernen mehr über Deep Learning, um ein künstliches
    neuronales Netzwerk mit mehreren Schichten zu erzeugen und
    auf ein Datenset anzuwenden.
    Ziel:
    Selbstständiges Anwenden einfacher und komplexer Modellierungen

    Beschreibung:
    Teilnehmende erlangen Souveränität im Lösen von Data-ScienceProblemen und lernen, Ergebnisse kompetent zu kommunizieren.

    Kapitel 1 – Visualization and Model Interpretation:
    Teilnehmende erlernen wichtige Methoden zur Interpretation
    und Visualisierung von Machine-Learning-Modellen. Durch die
    Verwendung modelagnostischer Methoden zur Interpretation lernen
    sie Erkenntnisse zur Funktionsweise ihrer Modelle abzuleiten und
    zu kommunizieren.

    Kapitel 2 – Spark:
    Teilnehmende erfahren, weshalb die Arbeit mit verteilten
    Speichersystemen relevant ist. Mit dem Python-Paket PySpark
    erlernen sie verteilte Datenbanken auszulesen, Big-Data-Analysen
    durchzuführen und bekannte Machine-Learning-Algorithmen auf
    verteilten Systemen zu nutzen.

    Kapitel 3: Exercise Project:
    Teilnehmende bearbeiten ein Prädiktionsproblem mit Hilfe eines
    größeren Datensets und setzen ihre Data-Science-Fähigkeiten
    von der Reinigung des Datensets bis zur Interpretation des
    Modells eigenständig ein. In einer Projektbesprechung mit dem
    Mentorenteam von StackFuel erhalten Teilnehmende Feedback zu
    ihrem Lösungsansatz.

    Kapitel 4 – Final Project:
    Teilnehmende erhalten ein weiteres größeres Datenset, das sie
    selbstständig analysieren und im Vergleich zum Übungsprojekt
    mit weniger Hilfestellungen lösen müssen. In einer individuellen
    Projektbesprechung mit dem Mentoring Team von StackFuel
    erhalten Teilnehmende Feedback zu ihrem Lösungsansatz.

    Starttermine

    Lade Dir jetzt das Curriculum herunter.

    Curriculum_AZAV_Data_Scientist
    Curriculum_AZAV_Data_Scientist
    Lernumgebung

    Trainiere online im Browser in unserer interaktiven Lernplattform.

    StackFuel bietet Dir eine innovative Lernumgebung, mit der Du Deine Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickelt – interaktiv und mit echten Praxisaufgaben. Lerne zu programmieren in unserem Data Lab und entwickle Algorithmen und Automatisierungen mit realen Datensätzen aus der Industrie. Überzeuge Dich jetzt und profitiere von 80 % Praxisanteil in unseren Trainings. So gelingt Dir zum Abschluss Deine Data Scientist Zertifizierung und die Evaluierung Deiner erlernten Fähigkeiten.

    Warum StackFuel

    Wir sind Dein strategischer Lernpartner - inklusive Mentoring & Förderung.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.

    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.
    Unser FAQ

    Die wichtigsten Fragen auf einen Blick.

    Grundsätzlich gilt für Data Analysts und Data Scientists dasselbe, wie in jedem anderen Beruf ebenso: Wenn Du motiviert und engagiert bist, wenn du bereit bist zu lernen und Dich stetig weiterzuentwickeln und Dich in den Bereich reinzufuchsen, dann stehen Dir auch immer Türen offen. Natürlich helfen Studienabschlüssen und einschlägige Erfahrungen, aber sie sind eben auch nicht alles, sondern können den Weg zum Traumjob nur verkürzen. Du wirst wahrscheinlich nicht direkt im Quereinstieg zum Data Scientist werden, aber Du kannst in die Datenbranche einsteigen und Dich nach und nach an Deiner Karriere arbeiten. Die Data Scientist Zertifizierung hilft Dir Deine Fähigkeiten und Kenntnisse zu belegen und den Quereinstieg zu schaffen. Wenn Du nicht studiert hast, hast Du möglicherweise dennoch wichtige Berufserfahrungen gesammelt und bringst dafür andere wichtige Fähigkeiten wie analytisches Denken oder branchenspezifisches Fachwissen mit. Diese Fähigkeiten sind sehr wertvoll für die Arbeit mit Daten.

    Mach Dir keine Sorgen, denn Du musst wirklich kein Mathe-Ass sein, um eine Weiterbildung bei StackFuel zu starten. Viele Fähigkeiten werden Dir innerhalb der Weiterbildung vermittelt. Ein Grundverständnis und Offenheit für Mathematik sind dennoch hilfreich. Wenn Du Dir dennoch unsicher bist, ob Deine Vorkenntnisse für unsere Karrierepfade (Data Analyst und Data Scientist) ausreichen, sprich uns an und nimm an unserem Eignungstest teil.

    Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du eine Data Scientist Zertifizierung von uns. Das Zertifikat kannst Du dann bei Deinen Bewerbungen vorzeigen. 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.

    Eine Weiterbildung dank Bildungsgutschein erhältst Du mit einer Genehmigung des Jobcenters oder der Agentur für Arbeit. Wir haben in unserem Blogbeitrag “Bildungsgutschein bekommen leicht gemacht – so kommst Du zu Deiner kostenlosen Weiterbildung” alle Voraussetzungen und Tipps zur Beantragung gesammelt, damit Du ganz einfach einen Bildungsgutschein bekommst, zeigen Dir, wie Dein Quereinstieg gelingt. Falls Du nach dem Artikel noch Fragen hast, beraten wir Dich gern persönlich.

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    Deine Data Analyst Weiterbildung hilft Dir Dich für den Jobeinstieg als Data Analyst zu qualifizieren.
    Data Analyst – Fokus Python
    Qualifizierung für die Jobrolle als Data Analyst
    TYP:
    Online-Training
    Dauer:
    72 Stunden (3,5 Monate (berufsbegleitend))
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    TYP:
    Online-Training
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    72 Stunden (3,5 Monate (berufsbegleitend))
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    Dauer:
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    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    32 Stunden
    Deine Weiterbildung zum Data Analyst - für 0 € mit Bildungsgutschein weiterbilden lassen.
    Zertifikatslehrgang Data Analyst – Fokus Python
    Qualifizierung für die Jobrolle als Data Analyst
    TYP:
    Online-Training
    Dauer:
    Teilzeit (4 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
    Deine Weiterbildung zum Data Analyst - für 0 € mit Bildungsgutschein weiterbilden lassen.
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    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    Teilzeit (4 Monate) Vollzeit (8 Wochen)
    Lass Dir Deine kostenlose Weiterbildung mit Bildungsgutschein nicht entgehen. Lass Dich von uns zum Data Scientist oder Data Analyst weiterbilden.

    Bildungsgutschein

    Mit dem Bildungsgutschein kannst Du Dir Deine förderfähige Weiterbildung komplett von der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter erstatten lassen. Der Bildungsgutschein gilt für Dich, wenn Du arbeitslos bist oder Dir eine Arbeitslosigkeit droht. Wichtig ist, dass Du den Bildungsgutschein innerhalb von drei Monaten bei einem zugelassenen Träger wie StackFuel einlöst.

    15-minütiges Kennenlerngespräch

    Lasse Dich von uns persönlich beraten!