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EDUCX ACADEMY
Data Science - ein Berufsfeld der Zukunft. Jetzt weiterbilden. Wir beraten Sie kostenlos! Mehr erfahren
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WEITERBILDUNGEN
EducX bietet ein breites Spektrum an Online-Kursen. Jetzt im virtuellen Klassenraum weiterbilden!
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MEISTER & FACHWIRTE IHK
Durch einen IHK-Abschluss wieder einen Schritt weiter nach oben: Mittels Kurse für Meister und Fachwirte mit IHK-Prüfung legen Sie in jeder Lebensphase den Grundstein für größere berufliche Erfolge.
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UMSCHULUNGEN
Geben Sie Ihrer Berufslaufbahn neue Impulse und investieren Sie in eine Umschulung mit Zukunft. Am educX Institut erreichen Sie durch einen Umschulungs-Abschluss mit IHK Siegel neue Qualifikationen, durch Sie sich beruflich neu orientieren können.
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educX
Academy

Data Science - ein Berufsfeld der Zukunft.
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Wir beraten Sie kostenlos!

DIE educX ACADEMY

Möchten Sie sich weiterbilden in Bereichen wie Python oder neuronalen Netzen? 

Wollen Sie lernen große und komplexe Datenmengen gezielt zu verarbeiten und zu analysieren? Dann sind sie bei uns genau richtig. Wir sind Ihr Partner für Online-Kurse und Fortbildungen, in Bereichen, wie der Programmiersprache Python oder der gezielten Datenverarbeitung und Datenanalyse.

Wir setzen auf hochqualifizierte Dozenten in unseren Kursen und eine zeitgemäße Weiterbildung im virtuellen Klassenraum. Werden Sie mit unserer Hilfe zum Data Scientist, erlernen Sie Grundlagen der zeitgemäßen Programmiersprache Python und mehr. Lassen Sie sich auch als Quereinsteiger in diese Bereiche umschulen, um für sich selbst nicht nur neue Qualifikationen zu erlangen, sondern sich berufliche neue Möglichkeiten zu schaffen. 

Das alles zusätzlich zu Ihrem derzeitigen Beruf oder dem Studium.

Wir stehen Ihnen mit Rat zur Seite, um für Sie eine neue Perspektive, in ansprechenden Berufsfeldern der digitalen Welt, zu schaffen.

Data Science Master Plan

Data Science
Expert

In der Data Science Expert Weiterbildung lernen Sie alles was ein Data Scientist benötigt, um beruflich durchzustarten und die eigene Karriere zu beschleunigen. Das Ziel ist es den Workflow eines Unternehmens zu optimieren. Vom Cashflow bis zur Generierung neuer Geschäftsmodelle erlernen Sie im Kurs Data Science Expert die Analyse komplexer und komplexester Zusammenhänge mithilfe graphischer Tools. Dies erspart Ihnen Zeit und Kosten und verschafft einen entscheidenden Vorsprung vor der Konkurrenz um den Mehrwert einer Organisation zu generieren.


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Data Science
Compact

Im Data Science Compact ist aufbauend auf den Grundlagen von Neuronalen Netzen und den unterschiedlichen Einsatzgebieten von machine learning Algorithmen das fundamentale Verständnis von Daten das zentrale Thema. Ein vertieftes Verständnis von großen Daten und Datenmengen ermöglicht es Ihnen die entsprechenden Daten zielgerichtet zu erkennen, aufzubereiten und für die abschließende Analyse zu verwenden, um marktgerecht zu agieren.


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Data Science
Advanced

Im Data Science Weiterbildung Advanced werden Sie die aufbauend auf Python und Neuronalen Netzen die Automatisierung von Prozessen sowie die typischen Einsatzgebiete von machine learning Algorithmen verstehen lernen. Die grundlegenden Techniken sowie die Bandbreite eines zentralen Themas von Data Science wird Ihnen anhand von Beispielen vermittelt.


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Data Science
Essentials

Im Data Science Essential erlernen Sie die Grundlagen von Python und Neuronalen Netzen. Vom Import der wichtigsten Bibliotheken bis zum ersten Neuronalen Netz in Python werden Sie anhand von Beispielen die Funktionsweise eines der wichtigsten Teilgebiete von Data Science kennen lernen.


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Data Science Module

Python

Python gehört zu den weltweit wichtigsten objektorientierten Programmiersprachen, deren Nutzen über die klassische Anwendungsprogrammierung hinausgeht. Erlernen Sie mit uns die Grundlagen der Sprache und ihre Einsatzmöglichkeiten in Bereichen wie Datenanalyse und Visualisierung sowie im Aufbau neuronaler Netze.


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Neuronale Netze

Der Aufbau neuronaler Netze ist vom menschlichen Gehirn inspiriert und zielt darauf ab, Vorhersagen anhand eines vorhandenen Datenmaterials zu erstellen. Erlernen Sie, neuronale Netze mit einer Vielzahl von Knoten zu modellieren, analysieren und verlässliche Vorhersagen für Ihre Kunden zu treffen.


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Machine Learning

Unser Modul Machine Learning vermittelt Ihnen, wie Maschinen intelligent lernen und auf Datenbasis mittels Algorithmen statistische Modelle generieren. Hierbei werden Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt und aufgebaut, die beispielsweise eine wesentliche Grundlage modernster KI darstellen.


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Big Data

In unserem Modul Big Data lernen Sie die Grundlagen im Umgang mit großen, komplexen oder sich stetig verändernden Datenmengen kennen. Erwerben Sie die Fähigkeiten, Daten selbst bei umfassenden und stetig wachsenden Datensätzen auszuwerten und zu intelligenten Analysen heranzuziehen.


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Big Data Management mit SQL und R

Erlernen Sie in diesem Modul, wie Ihnen die Datenbankstrukturen unter SQL beim Umgang mit großen Datenmengen weiterhelfen. Mit R können Sie umfassende Analysen erstellen und mehr als statistische Betrachtungen der Datenbankinhalte vornehmen.


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Agiles Projektmanagement

Das agile Projektmanagement mit Scrum ermöglicht eine zeitgemäße und intelligente Arbeitsweise in Teams, die Zeit, Mühen und Geld einzusparen hilft. Erlernen Sie in diesem Online-Kurs, wie Sie als agiler Projektmanager neue Arbeitsweisen etablieren.


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Interesse?

Ihr Interesse an einer fundierten Weiterbildung mit attraktiven Berufsperspektiven ist geweckt? Unser Team der EducX Academy freut sich über Ihre Kontaktaufnahme oder eine direkte Anmeldung zu einem unserer Data Scientist Online-Kurse!
Diese Weiterbildung war ein Sprungbrett für meine Karriere. Nach dem Abschluss der Maßnahme konnte ich gleich eine verantwortungsvolle Position in einem internationalen Unternehmen übernehmen.
Tom L. Diplom-Ökonom 

Daten sind in unserer zunehmend 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 Dateiformaten, einer Spalten- oder einer Graphenorientiertheit. Beispiele für verbreitete NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Cassandra oder Neo4J. Ein Data Scientist muss demnach mit unterschiedlichen Datenbanksystemen zurechtkommen und mindestens SQL - den Quasi-Standard für Datenverarbeitung - sehr gut beherrschen.

Data Scientists

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. 

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.

Die engere Betrachtung sieht vor, dass ein Data Engineer die Datenbereitstellung übernimmt, der Data Scientist diese in seine Tools lädt und gemeinsam mit den Kollegen aus dem Fachbereich die Datenanalyse betreibt.

Demnach bräuchte ein Data Scientist wenig bis kein Wissen über Datenbanken oder APIs und auch die Fachexpertise wäre eigentlich nicht in ausgeprägter Form notwendig.

Data Science in der beruflichen Praxis

Wie Data Science in der beruflichen Praxis aussieht, hängt sicherlich sehr davon ab, ob es dabei um die Anwendung im Unternehmen oder in der Wissenschaft geht. Das Aufgabenspektrum eines Data-Science-Allrounders umfasst mehr als nur den Kernbereich. Der Irrtum, Data Science auf diese engere Sicht zu beschränken, entsteht sicherlich auch in Data-Science-Kursen und -Seminaren, denn dort wird sich - verständlicherweise - auf Data Science als Disziplin konzentriert: Programmierung, Tools und Methoden aus der Mathematik & Statistik. Auf dem Level der Programmiersprache gibt es beim Arbeitsalltag eines Data Scientists bereits viele Fallstricke, die in der Programmiersprache selbst begründet sind, denn jede hat ihre eigenen Tücken. Details entscheiden darüber, ob eine Analyse richtig oder falsch abläuft: Beispielsweise ob Datenobjekte als Kopie oder als Referenz übergeben oder wie NULL-Werte behandelt werden.

Hier zu lernen ist ein Genuß. Besonders die einzelnen Wissensgebiete Engineering, Analytics und Prediction wurden verständlich erklärt.
Laura B. Bachelor of Science

Der educX Data Science Master-Mind-Plan

Der educX Data Science Stack

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.

Der beste Job der Welt - mit hohen Anforderungen

Die Harvard Business Review hat den Beruf des Data Scientisten zum Sexiest Job des 21. Jahrhunderts gekürt und das Jobranking von Glassdoor platzierte den Datenwissenschaftler zum dritten Mal in Folge auf den ersten Platz.

Doch das Studium alleine reicht noch nicht, nach Erkenntnissen von Joblift sind zusätzlich spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten der Bewerber entscheidend.

Die wichtigsten Programmiersprachen sind

  • SQL (16.942 Nennungen),
  • R (8.422 Nennungen),
  • Python (6.587 Nennungen),

Gleichzeitig sollten Bewerber Vorwissen im Bereich Künstliche Intelligenz (1.202 Nennungen), insbesondere in Machine Learning (5.931 Nennungen) und Deep Learning (1.100 Nennungen) als besondere Teilgebiete mitbringen. Zudem werden oft Erfahrungen mit Datenvisualisierung (4.217 Nennungen) vorausgesetzt.

Von der Objektorientierung bis zur Low Code Programmierung – Die educX Academy vermittelt alles vorbildlich.
Florentine C. Diplom-Informatikerin
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