- Next Date:
- 19.08.2024
- Course ends on:
- 13.09.2024
- Total Duration:
- 160 Stunden
- Internship:
- Nein
- Teaching Languages:
- Deutsch
- Type of Course:
- Weiterbildung
- Type of Provision:
- Virtuelles Klassenzimmer
- E-Learning
- Execution Time:
- Tagesveranstaltung
- Montag bis Freitag von 08:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
- min. Participants:
- 6
- max. Participants:
- 25
- Price:
- keine Angaben
- Funding:
- Bildungsgutschein
- Qualifizierungschancengesetz
- Deutsche Rentenversicherung
- EU/Bund/Land
- Type of Qualification:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Final Examination:
- Ja
- Qualification Title:
- Zertifikat „Data Analytics“
- Certifications of the Course:
- SGB III-Maßnahmezulassung
- Certification Number of the Course:
- 074/5/24
- Courses for Women only:
- Nein
- Childcare:
- Nein
- Quantity of Details:
- Suchportal Standard Plus
- Target Groups:
- Der Lehrgang richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, BWL oder vergleichbarer Qualifikation.
- Professional Requirements:
- Programmierkenntnisse (idealerweise Python) und Erfahrungen mit Datenbanken (SQL) werden vorausgesetzt.
- Technical Requirements:
- Die Teilnahme am Unterricht erfolgt über Internet per Videotechnik. Voraussetzung für die Nutzung deiner eigenen Hardware ist die Installation der Applikation alfaview®: https://cloud.alfanetz.de/test Falls du keinen geeigneten Computer hast, erhältst du von uns das technische Equipment, um von zuhause aus am Kurs teilnehmen zu können. Sollten die räumlichen und technischen Voraussetzungen dir eine Teilnahme von zuhause aus nicht ermöglichen, kannst du deinen Kurs auch in einem unserer Bildungszentren absolvieren.
- Classification of the Federal Employment Agency:
- C 1435-15-10 Datenbankentwicklung, -programmierung - allgemein
Contents
Der Kurs lehrt die Datenanalyse und Datenvisualisierung. Du lernst, Python sowie SQL- und NoSQL-Datenbanken zielgerichtet einzusetzen sowie Künstliche Intelligenz (KI) im Beruf anzuwenden. Auch erwirbst du Kenntnisse zur Verwendung von Dashboards und TextMining.
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
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Educational Goal
Nach dem Lehrgang kannst du Daten analysieren, visualisieren und managen. Du verstehst zudem die Verwendung von Dashboards und TextMining.
All statements without guarantee. The providers are solely responsible for the correctness of the given information.
Published on 14.05.2024, last updated on 06.09.2024