Data Scientist
| Kurs-ID | 7663-0108-20230227 |
| Datum | 27.02.2023 bis 16.06.2023 |
| Dauer | 16 Wochen |
| Unterrichtszeiten | Montag bis Freitag von 08:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr) |
| Kosten | k. A. |
| Zielgruppe | Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL, Mathematik oder vergleichbarer Qualifikation. |
| Voraussetzung | Programmierkenntnisse in Python und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) werden vorausgesetzt. |
| Abschluss | Zertifikat/Teilnahmebestätigung |
| Förderung | Arbeitsagentur, Jobcenter, Beschäftigungs- und Qualifizierungsgesellschaften, BFD, DRV |
| Präsenzkurs | Keine Angabe. |
| mind. Teilnehmerzahl | 6 |
| max. Teilnehmerzahl | 25 |
| URL des Kurses | Details beim Anbieter |
| Anmelde URL des Kurses | Direkte Anmeldung beim Anbieter |
| spezielles Angebot für Dozenten | Nein. |
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Veranstaltungsort
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alfatraining Bildungszentrum GmbH
In der Vorstadt 35 72488 Sigmaringen |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Barierrefreier Zugang |
|---|---|---|
| Nein | Ja | Nein |
| Beschreibung |
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| Data Scientist: Data Engineer Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage) Aufgaben eines Data Engineers Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten OLAP OLTP Anforderung von Daten (ca. 2 Tage) Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse Einführung/Modellierung in der UML - Use-Case Analyse - Klassendiagramme - Aktivitätsdiagramme - Modellierung mit ERM Datenbanken (ca. 2 Tage) Grundlagen von Datenbanksystemen Einführung/Modellierung in der UML Architektur von Datenbankmanagementsystemen Praktische und theoretische Einführung in SQL Verwendung von Datenbanken (SQLite, PostgreSQL) Grenzen von Relationalen Datenbanken Data Warehouse Modellierung (ca. 4 Tage) Star Schema Snowflake Schema Galaxy Schema Data Vault 2.0 - Hubs - Satellites - Links im Raw- und Business Vault - Hash Key - Hash Diff Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 (Restating, Stacking, Reorganizing, Mini Dimension und Typ 5 Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und subdimensions Vergleich von state und transaction oriented Faktentabellen Density und Storage vom DWH ETL (ca. 5 Tage) Data Cleansing - Null Values - Aufbereitung von Daten - Harmonisierung von Daten - Anwendung von Regular Expressions Datensicherheit/Datenschutz Data Understanding - Datenvalidierung - Statistische Datenanalyse Praktischer Aufbau von ETL-Strecken Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells - Business und Raw Vault Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren json csv Projektarbeit (ca. 5 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse Data Analytics Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag) CRISP-DM Referenzmodell Data Analytics Workflows Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning Anforderungen und Rolle im Unternehmen des Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag) Datentypen Funktionen Datenanalyse (ca. 3 Tage) Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas) Prozess der Datenaufbereitung Data Mining Algorithmen in Python Datenvisualisierung (ca. 3 Tage) Explorative Datenanalyse Insights Datenqualität Nutzenanalyse Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express Datenmanagement (ca. 2 Tage) Big Data Architekturen Relationale Datenbanken mit SQL Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken Business Intelligence Datenschutz im Kontext der Datenanalyse Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag) MapReduce-Ansatz Spark NoSQL Dashboards (ca. 3 Tage) Bibliothek: Dash Aufbau von Dashboards – Dash Components Customizing von Dashboards Callbacks TextMining (ca. 1 Tag) Data Preprocessing Visualisierung Bibliothek: SpaCy Projektarbeit (ca. 5 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse Machine Learning Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage) Warum Machine Learning? Anwendungsbeispiele Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen Beispiele für Datenbestände Daten kennenlernen Trainings-, Validierungs- und Testdaten Daten sichten Vorhersagen treffen Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage) Klassifikation und Regression Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting Größe des Datensatzes Algorithmen zum überwachten Lernen Lineare Modelle Bayes-Klassifikatoren Entscheidungsbäume Random Forest Gradient Boosting k-nächste-Nachbarn Support Vector Machines Conditional Random Field Neuronale Netze und Deep Learning Wahrscheinlichkeiten Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage) Arten unüberwachten Lernens Vorverarbeiten und Skalieren Datentransformationen Trainings- und Testdaten skalieren Dimensionsreduktion Feature Engineering Manifold Learning Hauptkomponentenzerlegung (PCA) Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF) Manifold Learning mit t-SNE Clusteranalyse k-Means-Clustering Agglomeratives Clustering Hierarchische Clusteranalyse DBSCAN Clusteralgorithmen Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage) Modellauswahl und Modellevaluation Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers Kreuzvalidierung Gittersuche Evaluationsmetriken Klassifikation Projektarbeit (ca. 3 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse Deep Learning Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag) Deep Learning als eine Art von Machine Learning Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage) Perceptron Berechnung neuronaler Netze Optimierung der Modellparameter, Backpropagation Deep‐Learning‐Bibliotheken Regression vs. Klassifikation Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung Hyperparameteroptimierung Stochastischer Gradientenabstieg (SGD) Momentum, Adam Optimizer Lernrate Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage) Bildklassifizierung Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐ Pooling CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization Transfer Learning (ca. 1 Tag) Anpassen von Modellen Unüberwachtes Vortrainieren Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI Regional CNN (ca. 1 Tag) Objektlokalisierung Regressionsprobleme Verzweigte neuronale Netze Generative Adversarial Networks (ca. 1 Tag) Anwendungen von GANs Deepfakes Deep‐Convolutional‐GANs Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage) Sequenzanalyse Rekurrente Schichten Backpropagation through time (BPTT) Analyse von Zeitreihen Exploding und Vanishing Gradient Probleme LSTM (Long Short‐Term Memory) GRU (Gated Recurrent Unit) Deep RNN Deep LSTM Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage) Text‐Preprocessing Embedding‐Schichten Text‐Klassifizierung Sentimentanalyse Transfer‐Learning in NLP Übersetzungen Seqence‐to‐Sequence‐Verfahren, Encoder‐ Decoder‐Architektur Sprachmodelle (ca. 1 Tag) BERT Attention‐Schichten, Transformers Textgeneration‐Pipelines Summarization Chatbots Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag) Steuerung dynamischer Systeme Agentensysteme Training durch Belohnungen Policy Gradients Deep‐Q‐Learning Bayes´sche neuronale Netze (ca. 1 Tag) Unsicherheiten in neuronalen Netzen Statistische Bewertung von Prognosen Konfidenz, Standardabweichung Unbalancierte Daten Sampling‐Methoden Projektarbeit (ca. 3 Tage) Zur Vertiefung der gelernten Inhalte Präsentation der Projektergebnisse |
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