Data Science Weiterbildung

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of tomorrow, today

Hier erhalten Sie eine der qualitativ hochwertigsten Data Scientist Ausbildungen in Deutschland.

Was lerne ich in der
Data Science Weiterbildung?

Daten sind der wichtigste Rohstoff des 21. Jahrhunderts. In der Data Science Academy lernen Sie, sie zu beherrschen.

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, Big Data Management mit SQL + R. 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.

Ihre Vorteile mit educx

Kursdaten & Inhalte
Data Science Schulung

Start

16.05.2022, 13.06.2022

Dauer

900 Unterrichtseinheiten
20 Wochen

Standort

At home

Unterrichtszeit

Vollzeit (8 – 16 Uhr)

Förderung

AZAV zertifiziert
Bildungsgutschein gefördert

Gruppengröße

Kleingruppen möglich

Abschlussprüfung

Klausur, Praxisbezogene Projektarbeit

Abschluss

Zertifikat

Ind. Einstieg

Nein

Einsatzbereiche

Agiles Software-Engineering, Unternehmensanalyse, Datentransformation, Finance, Business, Automatisierung, Engineerig, Natural Science, Medical Science, Software-Engineering

Niveau

Arbeitsweise in allen Bereichen auf höchstem Niveau

  • Python
  • Neuronale Netze
  • Machine Learning
  • Künstliche Intelligenz
  • Big Data
  • Big Data Management mit SQL + R
  • Data Lake

Ihr Kursleiter

Kursleiter der Data Science Weiterbildung Gerhard Hanisch von educx abgebildet als Kontaktperson für eine Beratung

GERHARD HANISCH
Data Science Experte

Gerhard Hanisch ist seit über 25 Jahren Datenwissenschaftler. Seine weitreichende Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, Machine Learning, Big Data und Co. vermittelt er praxisnah in der Data Science Schulung. 

info@educx.de

+49 9191 35 108 97

Für wen eignet sich der Data Science Kurs?

Die Data Science Weiterbildung richtet sich an Personen mit einem abgeschlossenen Hochschulstudium, beispielsweise in Natur-, Sozial- oder Wirtschaftswissenschaften sowie der Informatik. Erste Erfahrungen im Umgang mit einer objektorientierten Programmiersprache wie C#, C++ oder Python selbst sind von Vorteil.

Symbolbild für Data Science Weiterbildung: Mann sitzt am Laptop auf einem Balkon

Kursmodule & Themen
Data Scientist Ausbildung

Ablauf der Data Science Weiterbildung

UNTERRICHTSFORM ONLINE-LEARNING

Die Data Science Weiterbildung findet täglich im virtuellen Klassenzimmer statt, sodass Sie an jedem beliebigen Ort online am Unterricht teilnehmen können. Unser Ziel ist es, neues Wissen so praxisnah wie möglich zu überliefern. Ein aktives Eingreifen ins Unterrichtsgeschehen durch Fragen sowie ein reger Austausch in kleinen Gruppen ist fester Bestandteil im Kursalltag. Auf diese Weise kann, im Gegensatz zu einer Hochschule, der Unterricht sehr viel individueller gestaltet werden. Unsere Dozentinnen und Dozenten weisen höchste fachliche und didaktische Qualifikationen auf.

PROJEKTARBEIT & ZERTIFIZIERUNG

Für die Data Scientist Zertifizierung ist das begleitende Verfassen einer praxis­orientierten Projektarbeit vorgesehen. Das Thema der eigenen „Fallstudie“ ist selbst wählbar. Die Projektarbeit ist ein besonders gutes Training, um Erlerntes der Data Science Schulung zu verinnerlichen. Im Zuge dieser Arbeit sollten Teilnehmerinnen und Teilnehmer neuronale Netze programmieren und ihr Verständnis für maschinelles Lernen bei einer angemessenen, fachlichen Präsentation nachweisen können.

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

Expertise

Daten und Datentransformation

Datenbanktechniken

Datenvisiualisierungstools

Programmiersprachen

Data Science Methoden

Symbolisiert Kursteilnehmerin der Data Science Weiterbildung

Aussichten für Data Scientists auf dem Arbeitsmarkt

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.

Was verdient ein Data Scientist?

Lehre & Praxis

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.

Symbolbild für Data Science Weiterbildung: Kopf mit Binär System

Relevanz von Daten

Daten sind in unserer digitalisierten Welt zu einem zentralen Rohstoff geworden.

Ein umfassendes Datenmanagement sowie die Fähigkeit, die Daten überhaupt erst für die Analyse zugänglich zu machen, ist daher eine wichtige Voraussetzung, um die gewünschten Erkenntnisse – gewinnen zu können, etwa zur vorhersagenden Instandhaltung von Produktionsanlagen. Der interdisziplinäre Forschungszweig Data Science, also das Management und die Analyse von Daten, gilt daher schon heute als eine Schlüsseldisziplin. Data Scientisten sind in verschiedenen Berufsfeldern sehr gefragt. Ein guter Data Scientist beherrscht nicht nur die Structured Query Language (SQL), sondern ist sich auch der Bedeutung relationaler Beziehungen bewusst, kennt also auch das Prinzip der Normalisierung.

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.

Kostenlose Beratung zur
Data Science Weiterbildung

Kursleiter der Data Science Weiterbildung Gerhard Hanisch von educx abgebildet als Kontaktperson für eine Beratung

Gerhard Hanisch
Kursleiter & Data Science Experte

Sie begeistern sich für Machine Learning, Big Data und Neuronale Netze und möchten sich nach dem Studium spezialisieren? Kontaktieren Sie mich und erfahren Sie mehr zur Data Science Ausbildung und weiteren Weiterbildungen!

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