Data Scientist (mit Python)
Werden Sie Data Scientist – mit Python zum Experten für Vorhersagen und Datenstrategien.
Analysieren, modellieren, Zukunft gestalten.
Programmbeschreibung
Tauchen Sie ein in die Welt der modernen Datenwissenschaft und erlangen Sie praxisnahe Fähigkeiten, um komplexe Datensätze zu analysieren, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und strategische Vorhersagen zu treffen.
In diesem intensiven Programm lernen Sie, mit Python und modernen Datenwerkzeugen zu arbeiten, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen und Innovationen voranzutreiben.
Zielgruppe: Ideal für Analyst:innen, IT-Fachkräfte, Akademiker:innen und technisch versierte Quereinsteiger:innen, die in den Bereichen Data Science, KI oder angewandte Statistik arbeiten möchten.
- Absolvent:innen und Fachkräfte mit mathematisch-naturwissenschaftlichem Hintergrund (z. B. Mathematik, Physik, Informatik, Statistik)
- Analyst:innen, Controller:innen und technische Projektmanager:innen mit Python-Grundkenntnissen
- Berufstätige mit Erfahrung in Datenanalyse, Forschung oder Softwareentwicklung
- IT-Quereinsteiger:innen mit hoher Lernbereitschaft und starkem Interesse an Machine Learning
- Hochschulabsolvent:innen, die datenwissenschaftlich arbeiten wollen
- Python für Data Science: Datenstrukturen, NumPy, Pandas, Visualisierung
- Fortgeschrittene Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie
- Datenbereinigung, -aufbereitung & Feature Engineering
- Explorative Datenanalyse (EDA) und Hypothesentests
- Anwendung von Machine Learning-Algorithmen:(Klassifikation, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion)
- Modelltraining, -evaluierung und -optimierung (inkl. Cross-Validation)
- Einführung in Deep Learning & neuronale Netze (optional)
- Zeitreihenanalyse & Forecasting-Modelle
- Arbeiten mit großen Datensätzen und Tools wie PySpark
- Nutzung von SQL für Datenabfragen und -integration
- Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
- Kommunikation von Dateninsights für nicht-technische Zielgruppen
- Ethische und rechtliche Aspekte der Datenwissenschaft (z. B. Fairness, DSGVO)
- Grundlagen zu Deployment und Monitoring von Modellen (z. B. Streamlit, MLflow)
- Technologieunternehmen (KI, Big Data, SaaS)
- E-Commerce-Plattformen (z. B. Recommendation Engines)
- Finanzdienstleister (Risikoanalyse, algorithmischer Handel)
- Pharma- und Gesundheitsbranche (z. B. klinische Studien, Diagnostik)
- Automobilindustrie (z. B. autonome Systeme, Produktion)
- Energieversorger (z. B. Lastprognosen, Netzmanagement)
- Beratungsfirmen mit Data-Science-Fokus
- Forschungseinrichtungen und Universitäten
- IT & Künstliche Intelligenz
- Finanzwesen & Banken
- Gesundheit & Pharma
- Automobilindustrie
- Energie & Umwelttechnologien
- E-Commerce & Handel
- Logistik & Supply Chain Management
- Forschung & Entwicklung
- Consulting & Strategieentwicklung
- Solide Kenntnisse in Python (inkl. Pandas, NumPy, Grundlagen von Matplotlib)
- Interesse an Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen
- Erfahrung mit Datenanalyse oder Hochschulstudium mit analytischem Schwerpunkt
- SQL-Grundlagen sind hilfreich
- Englischkenntnisse auf B2-Niveau (der Kurs wird auf Englisch durchgeführt)
- Bereitschaft zur aktiven Teilnahme am Online-Unterricht und zur Projektarbeit
Bereit für den nächsten Schritt?
Unsere Data Scientist-Weiterbildung bringt Sie nicht nur technisch weiter – sie öffnet Türen zu echten Karrierechancen in einer digitalen Zukunft.
Nutzen Sie Ihre Chance auf 100 % Förderung – wir begleiten Sie auf dem gesamten Weg.