Data Scientist
| Kurs-ID | 9109-2024-05-27 |
| Datum | 27.05.2024 bis 13.09.2024 |
| Dauer | 16 Woche(n) |
| 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 „Data Scientist“, Zertifikat „Data Engineer“, Zertifikat „Data Analytics“, Zertifikat „Machine Learning“, Zertifikat „Deep Learning“ |
| Förderung | Bildungsgutschein (Arbeitsuchende und Arbeitslose), Weiterbildungsförderung für Beschäftigte, Europäischer Sozialfonds ESF (Kurzarbeit oder Transfergesellschaften). Weitere Förderstellen: Berufsförderungsdienst (BFD), die Berufsgenossenschaft (BG) sowie der Rentenversicherungsträger (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 | Keine Angabe. |
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Veranstaltungsort
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alfatraining Bildungszentrum GmbH
Kilianstraße 11 74072 Heilbronn |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Förderfähig nach Fachkursprogramm des ESF | Barierrefreier Zugang |
|---|---|---|---|
| Nein | Ja | k. A. | k. A. |
| Beschreibung |
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| Data Scientists werden eingesetzt, um Firmen dabei zu unterstützen große Datenmengen zu handhaben und anhand dieser die bestehenden Prozesse zu optimieren. Sie wandeln Rohdaten in strukturierte Daten um, analysieren diese und liefern so eine Entscheidungsgrundlage für Unternehmen. Data Engineer Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage) Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der Data Engineers Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage) Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse Datenmodellierung, Einführung/Modellierung mit ERM Einführung/Modellierung in der UML · Klassendiagramme · Use-Case Analyse · Aktivitätsdiagramme Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen Datenbanken (ca. 3 Tage) Grundlagen von Datenbanksystemen Architektur von Datenbankmanagementsystemen Anwendung RDBMS Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen Praktische und theoretische Einführung in SQL Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json Data Warehouse (ca. 4 Tage) Star Schema Datenmodellierung Erstellung Star Schema in RDBMS Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung Erstellung Snowflake Schema in RDBMS Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung 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 sub Dimensions Vergleich von state und transaction oriented Faktentabellen, Density und Storage vom DWH ETL (ca. 4 Tage) Data Cleansing · Null Values · Aufbereitung von Daten · Harmonisierung von Daten · Anwendung von Regular Expressions Data Understanding · Datenvalidierung · Statistische Datenanalyse Datenschutz, Datensicherheit Praktischer Aufbau von ETL-Strecken Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff. Data Vault Datenmodellierung Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells – Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren 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 der 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 Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen Datenvisualisierung (ca. 3 Tage) Explorative Datenanalyse Insights Datenqualität Nutzenanalyse Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express Data Storytelling 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 Text Mining (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 Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag) Generative Adversarial Networks (GAN) Deepfakes Diffusionsmodelle 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, GPT 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 Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert. |
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