Data Science Academy
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of tomorrow, today

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

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

Unsere Gesamtausbildung  zum Data Science Expert umfasst die Lerngebiete Python, Neuronale Netze & Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Big Data Management mit SQL + R. Sie erlernen 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 (Anwendungs-)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 Gesamtausbildung

Start

15.11.2021
13.12.2021

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
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Erstklassige Aussichten eines Data Science Expert 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 Coolness 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 hochspezialisierte Abteilungen, sogenannte Data Labs, entsprechend eng ab. Mittelständische Unternehmen suchen hingegen meistens den Allrounder.

Zielgruppe & Voraussetzungen

Die Ausbildung Data Science Expert 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.

Dozenten & Unterrichtform

Ihr Unterricht findet täglich im virtuellen Klassenzimmer statt. Ein aktives Eingreifen ins Unterrichtsgeschehen durch Fragen und Diskussionen ist vorgesehen. Unsere Dozentinnen und Dozenten weisen höchste fachliche und didaktische Qualifikationen auf.

Projektarbeit

Für die Data Scientist Zertifizierung ist das begleitende Verfassen einer praxis­orientierten Projektarbeit vorgesehen. Das Thema der eigenen „Fallstudie“ können Kursteilnehmer selbst wählen. Im Zuge der Projektarbeit sollten Sie neuronale Netze programmieren und Ihr Verständnis für Maschinelles Lernen bei einer angemessenen, fachlichen Präsentation nachweisen können. Sie begeistern sich für Machine Learning, Big Data und Neuronale Netze? Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie mehr zur Gesamtausbildung Data Scientist!

Kursmodule & Themen
Data Science Gesamtausbildung

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Data Science Core Competences vermittelt von educx

Data Science Tools und Bibliotheken

Expertise

Daten und Datentransformation

Datenbanktechniken

Datenvisiualisierungstools

Programmiersprachen

Data Science Methoden

Data Science Academy educx

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.

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