Data Science Weiterbildung
Build your career of tomorrow, today
Hier erhalten Sie eine der qualitativ hochwertigsten Data Scientist Weiterbildungen in Deutschland.
Entdecken Sie unser breites Spektrum an Data Science-Modulen, die perfekt auf Ihre Bedürfnisse und Ihre Karriere zugeschnitten sind. Von Einführungskursen in Python, Neuronalen Netzen, Deep Learning über fortgeschrittene Statistik, bis hin zu Maschinellem Lernen, Big Data, Business Intelligence und Künstliche Intelligenz Anwendungen – wir haben alles, was Sie für Ihren nächsten Karriereschritt benötigen. Jedes Modul ist darauf ausgelegt, Ihnen praktische Fähigkeiten zu vermitteln, die Sie direkt in Ihrem Beruf einsetzen können.
Was lerne ich in der
Data Science Weiterbildung?
Unsere Data Science Weiterbildung ist Ihr Sprungbrett in die digitale Zukunft. Die Schulung umfasst die Lerngebiete Python, Neuronale Netze & Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Business Intelligence und künstliche Intelligenz Anwendungen. Dank dieser Module erlernen Sie als angehender Data Scientist die objektorientierte Programmierung mit Python sowie Grundlagen und Algorithmen in Python und schaffen so die Fundamente für das Verständnis maschinellen Lernens, der Datenanalyse und des Datenflusses.
Des Weiteren werden Sie in der Lage sein, intelligente Abfragen und Auswertungen vorzunehmen. Sie erweitern außerdem Ihr Wissen in diversen Themengebieten wie Mathematik, Statistik und Informatik, Ingenieurs- und Wirtschaftswissenschaften sowie den Kognitions- und Neurowissenschaften.
- Gesamtausbildung in nur 6 Monaten
- Via Remote - lernen von zu Hause
- Persönliche Betreuung
- Hochqualifizierte Dozenten
- Vollzeitausbildung
- Zertifizierte Weiterbildung
- Förderung mit Bildungsschein
Für wen ist die Weiterbildung geeignet?
Wenn Sie eine abgeschlossene akademische Ausbildung haben, sind Sie bei uns genau richtig.
Karrierewechsler
die den Boost für die Zukunft wollen
Uni-Absolventen
die direkt ins Arbeitsgebiet der Zukunft einsteigen wollen
Arbeitssuchende
die neu durchstarten wollen
Testimonials
Data Science: Unsere Kurse
Entdecken Sie unser breites Spektrum an Data Science-Kursen, die perfekt auf Ihre Bedürfnisse und Ihren Bildungsgutschein zugeschnitten sind. Von Einführungskursen in Python und R über fortgeschrittene Statistik, bis hin zu Maschinellem Lernen und Big Data – wir haben alles, was Sie für Ihren nächsten Karriereschritt benötigen. Jeder Kurs ist darauf ausgelegt, Ihnen praktische Fähigkeiten zu vermitteln, die Sie direkt in Ihrem Beruf einsetzen können.
Data Scientist (Vollzeit)
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Data Scientist (Teilzeit)
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Data Science Analyst
Inhalte:
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence
Berufsfelder:
Business Analyst, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer
Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Business Intelligence Analyst
Python, Neuronale Netze/ Deep Learning, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Data Analyst, KI Spezialist, Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur NN, Business optimieren mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter
Data Science Manager
Inhalte:
Python, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Manager, Daten Wissenschaftler, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Business optimieren mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter
Big Data Analyst
Inhalte:
Python, Big Data, Business Intelligence
Berufsfelder:
Data Analyst, Data Wrangler, Data Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Daten Banken, Business optimieren
Karriereziel:
Abteilungsleiter
KI Spezialist
Python, Künstliche Intelligenz Anwendungen, Neuronale Netze / Deep Learning, Machine Learning
Berufsfelder:
Künstliche Intelligenz Anwendungen Spezialist, Data Wrangler, Machine Learning Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur Daten Banken, Business optimieren mit KI
Big Data Engineer
Python, Big Data,
Berufsfelder:
Data Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkt: Daten Banken
Data Science Tools und Methoden kennenlernen
Im Data Science Kurs lernen Sie innerhalb weniger Tage und Wochen den Umgang mit vielen wichtigen Data Science Tools, Bibliotheken und Methoden kennen. Sie werden ein umfassendes Grundverständnis der einzelnen Kompetenzen aufbauen können und schaffen so selbst eine gute Basis für Ihre Karriere als Data Scientist. Die folgenden Data Science Tools und Methoden lernen Sie im Online Kurs genauer kennen:
Data Science Tools und Bibliotheken
- Numpy
- pandas
- matplotlib
- scikit-learn
- Apache Spark
- SciPy
- Spyder
- PyCharm
- PySpark
Expertise
- Wirtschaft: Finanzen, HR, Supply Chain, Kunden
- Industrie: Maschinen, Instandhaltung
- Naturwissenschaften: Physik, Geologie, Life Sciences
- Geisteswissenschaften: Jura, Soziologie
Daten und Datentransformation
- Laden
- Speichern
- Aufbereiten
- Säubern
- Transformieren
- Verknüpfen
- Umformen
Datenbanktechniken
- SQL
- SQL-Datenbanken
- NoSQL-Datenbanken
- MariaDB
- PostgreSQL
- MongoDB
- Neo4j
- Tableau
- KNIME
- matplotlib
- seaborn
- ggplot2
Programmiersprachen
- Python
- R
- SQL
Data Science Methoden
- Data Lake
- KNIME
- K-AI
- X-AI
- Workflow
- Visualisierung
- Statistik
- Deep Learning
- Machine Learning
- Business Intelligence
- Data Mining
- Detective Work
- Finding Business Insights
- Asking Good Questions
- Interaction with Domain Experts
- Tell And Interpret Stories
- Making Inferences From Data
- Understanding Data Driven Domain
- Data Driven Decision Making
- Building Data Products
- Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence)
Laut einem großen Hochschulbildungsreport fehlen in Deutschland derzeit 95.000 Datenspezialisten, in Österreich dürften es rund 10.000 sein. Ein trend-Rundruf bei einer Handvoll der inserierenden Unternehmen, von Palfinger bis Porsche Informatik, ergab, dass sie die ausgeschriebenen Stellen bisher großteils nicht besetzen konnten. Allein die voestalpine, die derzeit 40 Mitarbeiter in diesem Bereich beschäftigt, will die Anzahl ihrer Datenanalysten bis 2025 auf 200 verfünffachen. Der IT-Fachkräftemangel macht vielen Branchen zu schaffen – von der Autoindustrie über die Versicherungsbranche bis hin zum Bankensektor und weiter.
Der Bundesverband für Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien Bitkom hat Ende 2019 ermittelt, dass inzwischen 124.000 Stellen in Deutschland unbesetzt sind. Im Jahr zuvor waren es noch 84.000 Stellen. Die hohe Nachfrage spüren vor allem auch Betreiber von Jobplattformen wie Gehalt.de, Monster oder Stepstone. Erstere haben jetzt die Trendberufe für 2020 ermittelt – auf Basis von Sucheinträgen der Nutzer, offenen Stellen sowie Erfahrungen aus Gesprächen mit Unternehmen.
Der aktuelle Bedarf an Data Scientists übersteigt die Anzahl derer, die auf dem Arbeitsmarkt zur Verfügung stehen. Die Relevanz von Data Scientisten wird durch technologische Fortschritte nur noch weiter gesteigert werden. Während die Data Science Pioniere längst hochgradig spezialisierte Teams aufgebaut haben, suchen beispielsweise kleinere Unternehmen eher den Data-Science-Allrounder, der vom Zugriff auf die Datenbank bis hin zur Implementierung der analytischen Anwendung das volle Aufgabenspektrum unter Abstrichen beim Spezialwissen übernehmen kann.
Berufsbezeichnungen nach der Weiterbildung
Nach Absolvierung der Weiterbildung können Sie sich mit Ihrer Data Science Zertifizierung auf die folgenden Stellen bewerben:
- Big Data Engineer
- Data Science Analyst
- Data Quality Manager
- Data Architect
- Data Detective Consultant
- Business Analyst
- Financial Data Scientist
- Data Investigator
- Data Researcher
Was verdient ein Data Scientist?
- Business Intelligence und Data Consultant mit erster Erfahrung mit Hadoop oder Machine Learning in Berlin: 85.000 Euro pro Jahr
- Data Scientist mit Machine Learning-Kenntnissen in München: 60.000 bis 100.000 Euro pro Jahr
- Data Engineer mit 1 Jahr Berufserfahrung im Bereich Machine Learning und Predictive Analytics in Berlin: 85.000 Euro pro Jahr
- Entwickler für künstliche Intelligenz mit mehrjähriger Erfahrung in München: 55.000 bis 90.000 Euro pro Jahr
- Machine Learning Developer, Schwerpunkte autonomes Fahren, Computer Vision, Deep Learning in München: 55.000 bis 75.000 Euro pro Jahr
Data Science wird in der Lehre meistens etwas enger gefasst. In der Praxis grenzen nur hoch spezialisierte Abteilungen, sogenannte Data Labs, entsprechend eng ab. Mittelständische Unternehmen suchen hingegen meistens den Allrounder.
Relevanz von Daten
Daten sind in unserer digitalisierten Welt zu einem zentralen Rohstoff geworden.
Datenbanken
Andere Arten von Datenbanken, sogenannte NoSQL-Datenbanken (Not only SQL) beruhen auf Dokumenten- oder einer Graphenorientiertheit. Beispiele für verbreitete NoSQL-Datenbanken sind MongoDB oder Neo4J. Ein Data Scientist muss demnach mit unterschiedlichen Datenbanksystemen zurechtkommen und mindestens SQL – den Quasi-Standard für Datenverarbeitung – sehr gut beherrschen.
Data Labs
Unternehmen mit spezialisierten Data Labs, das sind Data Science Abteilungen als Stabstelle bzw. Shared Service Center, unterscheiden ihre Datenexperten jedoch längst relativ genau in Data Scientists, Data Engineers und Business Analysten. Die Definition für Data Science und die Abgrenzung der Fähigkeiten, die ein Data Scientist haben sollte, schwankt daher zwischen der breiteren und einer engeren Abgrenzung.
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