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Data Analytics und Data Science Portfolioprojekte

Aufbau eines Bewerbungsportfolios für den Arbeitsmarkt

Abschlusszertifikat
(Quer-)Einsteigende
Vollzeit/Teilzeit
Deutsch, Englisch
Kostenlos mit Bildungsgutschein
Kursbeschreibung

Das Ziel dieses Kurses ist der begleitete Aufbau eines Portfolios an Projekten. Besonders Quereinsteigende können potenzielle Unternehmen in der Regel besser durch eine überzeugende Arbeitsprobe als allein durch ihren Lebenslauf überzeugen.

Du erlernst, worauf Arbeitgeber bei Arbeitsproben im Bereich Data Analytics und Data Science achten und welche Schwerpunkte sich für Dich eignen. Gemeinsam mit den Mentor:innen wählst Du geeignete Datensätze und Fragestellungen aus. Anschließend erarbeitest Du daraus einzeln oder in Kleingruppen Projekte für Dein Bewerbungsportfolio.

In diesem Training lernst Du
Datenprojekte aufsetzen
Präsentieren von Daten
Agiles Projektmanagements
  • Eigenständiges Auswählen und professionelles Umsetzen von Data-Analytics- und Data-Science-Projekten
  • Lokales Erzeugen und Veröffentlichen von Projekten
  • Präsentieren von Ergebnissen und Diskussion unter Verwendung
    von Fachsprache

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. Außerdem solltest Du bereits eine Weiterbildung zum Data Analyst, BI Analyst oder Data Scientist abgeschlossen haben.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Sicherer Einsatz des Data Analytics Workflows mit Python bzw. SQL und Power BI oder sicherer Einsatz des Data Science Workflows mit Python.

Module

1
Einführung
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Ziele:

  • Zielgerichtete Auswahl von Projekten
  • Lokales Erzeugen und Veröffentlichen von Projekten
  • Strukturierte Umsetzung von Projekten

 

Inhalte:

  • Einführung
    • Gegenseitiges Kennenlernen
    • Trainingsablauf und Einblick in die Bausteine
    • Einführung in die Lernumgebung
  • Auswahl eines Datenprojektes
    • Grundlagen guter Projekte
    • Beispielprojekte in Data Analytics und Data Science
    • Quellen geeigneter Datensätze
    • Lizenzen von Datensätzen
    • Aufwandsabschätzung von Datenprojekten
  • Set-up der Arbeitsumgebung
    • Lokale Installation von Python und benötigten Modulen
    • Einführung in Git-Hub Pages
    • Optionale Kurzeinführung in Git
  • Strukturiertes Arbeiten in Datenteams
    • Data Analytics Workflow
    • Data Science Workflow
  • Beginn der Portfolioarbeit:
    • Vorbereitung
    • Einteilung in Teams und Zuweisung zu vorgeschlagenen Projekten
    • Erstellen eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben

2
Grundlagen des agilen Projektmanagements
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Ziele:

  • Strukturierte Umsetzung von Projekten

 

Inhalte:

  • Grundlagen des agilen Projektmanagements
    • Daily Stand-ups
    • Sprint-Planning
    • Sprint-Retro
    • Kanban
    • Online-Projektmanagementtools
  • Fortführung der Projektarbeit

3
Abschluss der Projektarbeit inkl. Präsentation
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Ziele:

  • Präsentieren von Ergebnissen und Diskussion unter Verwendung von Fachsprache

 

Inhalte:

  • Abschluss der Projektarbeit
  • Abschlusspräsentation
    • Erzeugen der Abschlusspräsentation
    • Halten der Abschlusspräsentation vor den anderen Teamsund Mentor:innen
FAQ
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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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