Data Scientist (IHK) - Blended Learning
Veranstaltungsdetails
Der Zertifikatslehrgang „Data Scientist (IHK)“ vermittelt fundiertes Wissen und praxisorientierte Fähigkeiten in der Datenwissenschaft. Data Scientists analysieren große Datenmengen und nutzen diese, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Geschäftsentscheidungen zu optimieren. In einer datengetriebenen Welt sind Data Scientists eine zentrale Säule für Unternehmen, um datenbasierte Strategien zu entwickeln und Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Der Lehrgang "Data Scientist (IHK)" ist ein Kurs für Fortgeschrittene. Bestenfalls haben Sie bereits berufliche Erfahrung im Umgang mit Daten erzielt oder unseren Lehrgang "Business Data Analyst (IHK)" und/oder "Big Data Engineer (IHK)" absolviert.
Wenn Sie alle Lehrgänge absolvieren, erhalten Sie von uns darüber hinaus das Zertifikat "Business Data Professional (IHK)"!
Umfang und Inhalt
20 Lehrgangsstunden als Live-Online-Training und ca. 58 Lehrgangsstunden als modulbegleitetes Selbstlernstudium.
- Woche 1: Einführung in die Rolle des Data Scientists Überblick über die Aufgaben eines Data Scientists und praxisorientierte Anwendungsfälle.
- Woche 2: Python für Machine Learning Vertiefung der Python-Kenntnisse mit Fokus auf maschinelles Lernen und die Anwendung von Algorithmen.
- Woche 3: Data Preprocessing und Regression Techniken zur Datenvorbereitung, Umgang mit fehlenden Werten und Einführung in die lineare Regression.
- Woche 4: Klassifikation, Entscheidungsbäume und unausgewogene Daten Einführung in Klassifikationsmethoden, Entscheidungsbäume und Umgang mit unausgewogenen Datensätzen.
- Woche 5: Outlier Detection und Feature Selection Erkennung von Ausreißern und Methoden zur Auswahl der wichtigsten Merkmale für Modelle.
- Woche 6: Dimensionsreduktion und Regularisierung Anwendung von Techniken zur Reduktion der Datenkomplexität und Einführung in Regularisierungsmethoden wie Ridge und Lasso.
- Woche 7: Cross-Validation und Hyperparameter Tuning Techniken zur Validierung von Modellen und Feinjustierung von Hyperparametern zur Verbesserung der Modellgenauigkeit.
- Woche 8: Cluster-Analyse Einführung in die Clusterbildung, Kundensegmentierung und Identifizierung von Mustern in großen Datensätzen.
- Bonus: Projektleitfaden Praxisorientierter Leitfaden zur erfolgreichen Durchführung von Data Science Projekten, von der Datenerhebung bis zur Ergebnispräsentation.
Blended Learning bedeutet:
- 40 UE (ca. 5 UE pro Woche) - Videoaufzeichnungen und sonstiges Material zum Selbstlernen
- 20 UE (8 x 2 UE pro Woche, 1 x Sa. mit 4 UE) - Live-Onlineunterricht zur Stoffvertiefung und für Gruppenarbeiten
- 16 UE (2 UE pro Woche) - Automatisierte Q und A - Abprüfen des Lehrstoffs durch automatisierte Fragen und Antworten
- 2 UE - Forum und Chatfunktion für weitergehende Fragen und Infos
- Abschlussarbeit: Projektarbeit mit anschließender Präsentation und fachlichem Austausch
Technische Voraussetzungen
- PC, Apple Mac oder Tablet (ab 7 Zoll)
- mindestens Microsoft Windows 10 oder macOS 11 oder Android 10 oder iOS 11 oder iPadOS 13
- Headset (Kopfhörer mit Mikrofon)
- Webcam (dringend empfohlen)
- Internetzugang mit mind. 2 Mbps im Download und 1 Mbps im Upload
Hinweise
Bei diesem Zertifikatslehrgang erhalten Sie ein Open Badge. Weitere Informationen erhalten Sie unter Open Badges - wie digitale Zertifikate die Weiterbildung revolutionieren
Entdecken Sie unsere weiteren tollen Angebote für Digital-Pioniere und unseren weiteren Angeboten der Kategorien Digitalisierung und Datenschutz!
Nehmen Sie an unserer Lehrgangsreihe "Business Data Professional (IHK)" teil!