{"id":95028,"date":"2024-12-13T14:10:15","date_gmt":"2024-12-13T13:10:15","guid":{"rendered":"https:\/\/stackfuel.com\/?post_type=training&#038;p=95028"},"modified":"2026-01-26T15:50:55","modified_gmt":"2026-01-26T14:50:55","slug":"portfolio-projekt","status":"publish","type":"training","link":"https:\/\/stackfuel.com\/en\/trainings\/portfolio-project\/","title":{"rendered":"Portfolio project"},"featured_media":95011,"menu_order":12,"template":"","categories":[644],"class_list":["post-95028","training","type-training","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-_trainingsuebersicht"],"acf":{"display_name":"Portfolio-Projekt","short_name":"Portfolio-Projekt","icon":66998,"besondere_layout_elemente":false,"tagline":"Erstelle ein \u00fcberzeugendes Projekt f\u00fcr Dein Bewerubgsportfolio und Lerne, Ergebnisse professionell zu pr\u00e4sentieren und mit Git im Team zu arbeiten.","abschluss":"Abschlusszertifikat","dauer":"3 Wochen (VZ)","niveau":"Fortgeschrittene","sprachen":"DE & EN","preis":"","headline_kursbeschreibung":"Was ist Das Portfolio Projekt?","kursbeschreibung":"Ein Portfolio-Projekt ist eine eigenst\u00e4ndig umgesetzte Arbeit im Bereich Data Analytics oder Data Science. Es demonstriert Ihre praktischen Skills anhand realer Daten und zeigt potenziellen Arbeitgebern Ihre F\u00e4higkeiten und Projekterfahrung.","headline_zielgruppe":"F\u00fcr wen ist das Portfolio Projekt geeignet?","zielgruppe":"Das Ziel des Portfolio-Projekts ist der begleitete Aufbau eines Portfolios. Besonders Quereinsteigende k\u00f6nnen potenzielle Arbeitgeber besser durch eine \u00fcberzeugende Arbeitsprobe als allein durch ihren Lebenslauf \u00fcberzeugen.","headline_berufsgruppen":"","berufsgruppen":"","berufsgruppen_btf":"","intro_in_diesem_training_lernst_du":"Setze selbstst\u00e4ndig ein Data Analytics-Projekt f\u00fcr zuk\u00fcnftige Bewerbungen um","in_diesem_training_lernst_du":"<ul>\r\n \t<li>Data-Analytics- und Data-Science-Projekte eigenst\u00e4ndig ausw\u00e4hlen und unter Anwendung des erlernten Workflows professionell umsetzen<\/li>\r\n \t<li>Mit Git kollaborativ im Team arbeiten und Projekte bereitstellen<\/li>\r\n \t<li>Ergebnissen pr\u00e4sentieren und unter Verwendung von Fachsprache diskutieren<\/li>\r\n<\/ul>","vorraussetzungen_fur_die_teilnahme":"","feature_1_image":105902,"feature_2_image":105901,"feature_3_image":105900,"feature_1_text":"Datenprojekte aufsetzen","feature_2_text":"Pr\u00e4sentieren von Daten","feature_3_text":"Agiles Projektmanagement","module":[{"uberschrift":"Orientierung, technische Einrichtung und erste Schritte","css-classes":"","inhalt":"<h2><span class=\"lime_on_white\">Einf\u00fchrung<\/span><\/h2>\r\nIn <strong>Woche 1<\/strong> lernst Du Deine Modul-Kolleg:innen kennen, wirst \u00fcber den Ablauf des Moduls informiert und erh\u00e4ltst erste Einblicke in die <strong>Komponenten und Bausteine der Projektarbeit<\/strong>.\r\n<h2>Auswahl eines <span class=\"lime_on_white\">Datenprojektes<\/span><\/h2>\r\nDu lernst mehr \u00fcber die Bausteine eines aussagekr\u00e4ftigen Portfolio-Projekts und erh\u00e4ltst Einblicke in Beispielprojekte aus dem Data Analyst- und Data Scientist-Trainingsprogramm. Es werden Datasets erkundet, bez\u00fcglich ihrer <strong>Eignung f\u00fcr ein Projekt evaluiert<\/strong> und <strong>Gruppen um diese Projekte herum gebildet<\/strong>.\r\n<h2><strong>Set-up der <span class=\"lime_on_white\">Arbeitsumgebung<\/span><\/strong><\/h2>\r\nDu beginnst mit der lokalen Installation der ben\u00f6tigten <strong>Software (Python, Anaconda, Git)<\/strong> und der Einrichtung einer virtuellen Umgebung. Im Laufe der Woche wird der Umgang mit Git und Github erlernt und gefestigt.\r\n<h2>Strukturiertes <span class=\"lime_on_white\">Arbeiten in Datenteams<\/span><\/h2>\r\nDu erstellst Dein erstes <strong>Projekt-Board auf Notion<\/strong> und wirst in die wichtigsten Funktionalit\u00e4ten des <strong>Projektmanagement-Tools<\/strong> eingewiesen. So wirst Du optimal auf die kollaborative und agile Arbeitsweise in Daten- und IT-Berufen vorbereitet."},{"uberschrift":"Agiles Projektmanagement & Projektarbeit","css-classes":"","inhalt":"<h2><span class=\"lime_on_white\">Projektmanagement &amp; Projektarbeit <\/span><\/h2>\r\nIn <strong>Woche 2<\/strong> wendest Du die <strong>Prinzipien des Projektmanagements<\/strong> an und lernst, Dein Projekt durch Formate wie Daily Standups, Sprint-Planning, Sprint-Retros, Kanban und individuelle Gruppenbesprechungen gut zu organisieren.\r\n\r\nDu legst vollen Fokus auf die <strong>Umsetzung Deines Projekts<\/strong> und bist dabei st\u00e4ndig mit Deinen Mentor:innen im Austausch. Dabei kannst Du von Dashboards mit Power BI bis zu eigenen Anwendungen oder Websites die Form der Umsetzung w\u00e4hlen, die Deiner Vision am besten entspricht."},{"uberschrift":"Abschluss der Projektarbeit inkl. Pr\u00e4sentation","css-classes":"","inhalt":"<h2><span class=\"lime_on_white\">Dokumentation &amp; Pr\u00e4sentation<\/span><\/h2>\r\nIn <strong>Woche 3<\/strong> <strong>finalisierst, dokumentierst und s\u00e4uberst Du Deinen Code<\/strong>, sodass er Industriestandards erf\u00fcllt. Du <strong>strukturierst und erg\u00e4nzt Deine Github-Repository<\/strong>, damit sich Arbeitgeber ein gutes Bild von Deinem ersten Projekt machen k\u00f6nnen, wenn Du Dich bewirbst.\r\n\r\nZum Abschluss bereitest Du eine <strong>Pr\u00e4sentation<\/strong> vor, in der Deine Projektgruppe \u00fcber die <strong>Hintergr\u00fcnde und Ergebnisse des Projekts<\/strong> berichtet. Du pr\u00e4sentierst sie vor anderen Teilnehmenden und Mentor:innen, und diskutierst Fragen und Feedback. Nach erfolgreicher Pr\u00e4sentation ist das Portfolio-Projekt abgeschlossen und Du kannst Dich zur Entwicklung einer Bewerbungsstrategie an den StackFuel Career Service wenden."}],"video_link":"","curriculum_link":"https:\/\/downloads.stackfuel.com\/curricula\/StackFuel_Curriculum_Portfolio-Projekt.pdf","vorschau_text":"","b2b_dauer":"","b2b_info_text":"","only_one_link":false,"template_starttermine":"[elementor-template id=\"106060\"]","frage_faq":"Was lerne Ich im Portfolio Projekt von StackFuel?","antwort_faq":"Du erlernst, worauf Arbeitgeber bei Arbeitsproben im Bereich Data Analytics und Data Science achten und welche Schwerpunkte sich f\u00fcr Dich eignen. Gemeinsam mit den Mentor:innen w\u00e4hlst Du geeignete Datens\u00e4tze und Fragestellungen aus. 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