Traumberuf Big Data Engineer
Mit unseren interaktiven Livekursen zum Big Data Engineer weiterbilden
Willkommen in der spannenden Welt des Big Data Engineering! In einer Zeit, in der Big Data die Geschäftswelt revolutioniert, spielen Big Data Engineers eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung und Anwendung dieser bahnbrechenden Technologien. Als Big Data Engineer sind Sie ein gefragter Arbeitnehmer: Sie entwickeln innovative Lösungen und prägen die digitale Zukunft mit. Unsere Weiterbildungen versorgen Sie mit den nötigen Fähigkeiten und Wissen, um in diesem schnelllebigen und stetig wachsenden Feld erfolgreich zu sein.
Unser Lehrplan für angehende Big Data Engineers
Starten Sie als begehrter Big Data Engineer durch. Unser Weiterbildungsprogramm für Data Science Analysten vermittelt Ihnen umfangreiches Fachwissen aus den Bereichen Data Science und Informationsmanagement. Sie erlernen die Grundlagen des Data Science Analysten (objektorientierte Programmierung, operative Datenanalyse und Visualisierungstechniken) sowie fortgeschrittene Algorithmen (in Python, in neuronalen Netzwerken und beim maschinellem Lernen).
Sie erarbeiten sich als Big Data Engineer strukturierte und unstrukturierte Abfragesprachen, Künstliche Intelligenz Datenbanken sowie real case Anwendungen. Damit gelingt es Ihnen die „Schätze“ eines Unternehmens zu heben.
Um die Umsetzung in die Praxis besonders einfach und nachvollziehbar zu machen, verwenden wir zudem Low-Code Tools. Damit gelingt auch die Visualisierung komplexer Probleme.
Wir legen starken Wert darauf, dass Sie Fähigkeiten und Fertigkeiten erwerben, um Data Science in Unternehmensprojekten von Anfang an wirkungsvoll zur Geltung zu bringen, um für Unternehmen, sektorunabhängig, erfolgreiche Datenproblemlösungen zu entwickeln, zu implementieren und zu pflegen.
Als Big Data Engineer implementieren Sie datengetriebene Geschäftsmodelle und erreichen so neue Wertschöpfung nach dem Prinzip von Value-Creation über Value-Delivery zu Value-Capture. Zudem beteiligen sie sich an der Erforschung und Entwicklung von Big Data.
Fortgeschrittene Techniken, Tools und Business-Intelligence-Algorithmen, basierend auf Python und Low-Code-Tools, werden theoretisch und praktisch vermittelt.
Die Inhalte sind:
Nach dieser Weiterbildung verfügen Sie über die Kernkompetenzen des Data Science Analysten, so dass Sie wesentlich zur Unternehmensentwicklung und Geschäftsprozessoptimierungen beitragen werden.
Fachkompetenz in Data Science:
Nach dieser Weiterbildung besitzen Sie umfassende Expertise in den Bereichen:
Python und Objektorientierte Programmierung; Strukturierte Abfragesprachen für Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS); Datenbanken, die nicht für RDBMS ausgelegt sind, d.h. NoSQL-Datenbanken; promting; Dashboards; Geschäftsprozessoptimierungen; Finanzen; Marketing; Low-Code-Workflows; Business Intelligence Workflows und Informationsmanagement.
Darüber hinaus werden die zugrundeliegenden Theorien beschrieben und erklärt (Kahnemann, Thaler, Shiller, Dörner, Edelman).
Last but not least werden die praktischen Implikationen analysiert, die sich aus der Abkopplung der Finanzwirtschaft von der Realwirtschaft ergeben (u.a. am Beispiel der Finanzkrise 2008 ff).
UmsetzungsKompetenz:
Sie erhalten von erfahrenen Live-Dozenten wertvolles Implementierungswissen, da alle unsere Dozenten jahrelange Erfahrungen aus der industriellen Praxis mitbringen.
Tools und Technologien:
Unsere verwendeten Tools und Technologien sind:
Fortschrittlichen Programmiersprachen, Low-Code Workflows und Künstliche-Intelligenz Workflows, um visualisierte Analysen durchzuführen, die anschaulich und nachvollziehbar sind.
Die Stärke von Business Intelligence (vgl. "Power BI") wird mit real cases vermittelt. Die dabei verwendeten Tools gehören zu den mächtigsten und verbreitesten am Markt.
Sie erarbeiten sich ein sehr hohes Niveau an Domänen Expertise, Kommunikations-Know-How und Visualisierungsvermögen.
Zudem sind Sie in der Lage mit Business-Intelligence-Datenbanken die "Schätze" des Unternehmens mächtiger und schneller abzuspeichern, schneller zurückzuholen um sie zu heben.
Prxisorientiertes Lernen:
Sie engagieren sich in Projekten, die sich auf die Anwendung von Data Science in realen Kontexten konzentrieren (real case studies). Sie können sich dabei auf eine Themengebiet konzentrieren oder die Bandbreite der Anwendungsgebiete erforschen.
Visualisierung und Automatisierung:
Sie entdecken, wie man als Data Scientist mit Visualisierungssoftware Effizienz und Genauigkeit steigern können und zeigen mit Low-Code Tools die Präzision effektiver Analysen und automatisierter Prozesssteuerungen.
Sie lösen das Data Lake Problem mit benutzerfreundlichen und plattformunabhängigen Drag-and-Drop-Tools; erstellen interaktive Dashboards, ermöglichen ein Berichtswesen, das datengetrieben Entscheidungen beschleunigt, datengestützte Entscheidungen, breite Datenquellen, fortgeschrittene Analytik, Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit, Ressourcen, kosteneffektive Lösungen.
Die vielseitigen und leistungsstarken Werkzeuge für Datenanalysten, Wissenschaftler und jeden, der an Datenexploration, -analyse, und -visualisierung interessiert ist, die Sie hier erlernen und anwenden, machen Sie zu einem sehr begehrten Data Scientisten.
Finden Sie heraus, wie Visualisierungstools in der Big Data Engineering-Branche zur Steigerung von Effizienz und Genauigkeit beitragen.
Einsatz im Unternehmenskontext:
Lernen Sie, wie Sie als Big Data Engineer die Datenwissenschaft in Unternehmensprojekten erfolgreich, nachhaltig und nachvollziehbar umsetzen.
Fortgeschrittene Big Data Engineering-Themen:
Sie erarbeiten sich Know-How in spezialisierten und hochwichtigen Themengebieten wie z.B.: objektorientierter Programmierung; Wissensaquisition; Datenbankmanagementsysteme; Unternehmensanalyse und die Grundlagen von Multiagentensystemen.
Dauer
8 Wochen (Vollzeit)
Standort
Home Office
Unterrichtszeit
8 - 16 Uhr (Vollzeit)
Förderung
AZAV zertifiziert, Bildungsgutschein gefördert
Prüfung
Klausur, Praxisbezogene Projektarbeit
Abschluss & Anerkennung
Zertifikat, von deutschen Unternehmen anerkannt
Ihre Vorteile
Live Dozenten
"EchtZeit-Quellcode-Bearbeitung"
Virtuelles Klassenzimmer
prompt engineering und Dashboards
Geschäftsprozessoptimierungen (BPM)
Informationdesign und Data Lake
Start der nächsten Weiterbildungen am 19.08.2024
Karriereturbo: Ihre Chancen als Data Scientist
Steigern Sie Ihre Chancen
Als Data Scientist sind Sie eine begehrte Fachkraft auf dem Arbeitsmarkt und haben Zugang zu einer Vielzahl von Branchen.
Karriereturbo Vielseitigkeit
Unsere Weiterbildung schafft neue und aufregende Karrieremöglichkeiten im vielseitigen Feld der Data Science.
Innovationsstärke
Als Data Scientist bauen Sie Ihre Fähigkeiten aus, um komplexe Probleme zu lösen und Innovationen für Ihren Arbeitgeber umzusetzen.
Wer unsere Teilnehmer sind
Unsere Kurse sind perfekt geeignet für Absolventen der
- Informatik
- Naturwissenschaften
- Wirtschaftswissenschaften
- Geistes- und Sozialwissenschaften
Kenntnisse in Programmierung
Motivierte Kursteilnehmer aller Studienrichtungen sind bei uns herzlich willkommen. Ein Grundverständnis in Programmierung, insbesondere in einer objektorientierten Sprache wie C#, C++ oder Python, ist von Vorteil.
So funktioniert's – Der Weg zu Ihrem Kurs
Die Anmeldung zu unseren Kursen ist einfach und unkompliziert. Unsere Studienberater stehen Ihnen jederzeit zur Seite, um Sie durch den Prozess zu führen und alle Ihre Fragen zu beantworten.
Schritt 1
Lassen Sie sich von uns beraten und finden Sie heraus, ob eine der Ausbildungen für Sie geeignet ist.
Schritt 2
Wir schauen uns Ihr Profil an und stellen Ihnen die notwendigen Unterlagen zur Beantragung der Fördergelder bei der Agentur für Arbeit aus.
Schritt 3
Sie schicken uns den Bildungsgutschein und wir buchen Sie für den passenden Kurs ein. Sie erhalten dann die Zugangsdaten per E-Mail.
Weitere Weiterbildungskurse
Informieren Sie sich auch über unsere anderen Weiterbildungskurse:
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
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Unser Team ist für Sie da.
