Data Scientist Specialized in Data Analytics (zertifiziert)

Hier lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse kennen. Für die praktischen Übungen kommt die freie Software »KNIME« zum Einsatz. Die weitergehenden Möglichkeiten der statistischen Programmiersprache »Python« werden ebenfalls vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.

Die Zertifizierung findet durch die Fraunhofer-Personenzertifizierungsstelle statt. Das Zertifikat bescheinigt den Absolventen relevantes innovatives Praxiswissen und nachgewiesene Kompetenz.

Zielgruppe: Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Auswertung von Datenbeständen ausweiten wollen. Softwareentwickler/-architekten, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln. Interessierte aus der Forschung, die eine Orientierung im Bereich Data Science suchen.

Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse werden vorausgesetzt; Basiswissen in Programmierung und im Umgang mit Datenbanken sind von Vorteil.

Voraussetzungen für die Zertifizierung: Studium oder äquivalente Qualifikation durch Einzelnachweis.

Inhalt

Tag 1

  • Einführung in die Datenanalyse
  • Datenvorverarbeitung
  • Klassifikation und Evaluation von Klassifikationsmodellen
  • Datenanalyse mit graphischen Tools - KNIME

Tag 2: Modellierungstechniken:

  • Visuelle Analyse
  • Datenanalyse mit Script-Sprachen - Python
  • Regression und Evaluation von Regressionsmodellen
  • Clusteranalyse und Evaluation von Clustermodellen

Tag 3: Fortgeschrittene Modellierung:

  • Optimierung und Auswahl von Modellen
  • Zeitreihenanalyse
  • Neuronale Netze
  • Ausreißererkennung

Tag 4: Workflow einer detaillierten Analyse mit Python:

  • Datenvorverarbeitung mit Python
  • Explorative Datenanalyse in Python
  • Statistische Datenanalyse in Python
  • Modelloptimierung in Python

Tag 5

  • Schriftliche Prüfung