Inhalt

Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an motivierte und teamorientierte Quereinsteiger, Geisteswissenschaftler und Studienabbrecher, die in die wachsende Digitalbranche einsteigen möchten. Das Unternehmen spricht auch explizit Frauen an, die eine Karriere in der Digitalwirtschaft anstreben und Interesse am Programmieren haben. Im Laufe des Bootcamps bauen die Teilnehmerinnen ihr eigenes digitales Portfolio auf und schließen die Ausbildung mit einem eigenen „digitalen Gesellenstück“ ab. Dabei erstellen sie wichtige Arbeitsproben.

Kursinhalt:

Datenanalyse und Geschäftserkenntnisse mit Daten
Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung.

Einführung in die Datenwissenschaft und Python:
Überblick über Data Science und die Bedeutung der Datenbereinigung als kritischer Schritt in der Datenpipeline
Einführung in Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy zur Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten
Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse
Verständnis der ethischen Implikationen von Data Science und KI in Entscheidungsfindungs- und Geschäftsprozessen

Techniken zur Datenbereinigung:
Techniken zur Handhabung fehlender Werte, Duplikate und inkonsistenter Daten mit Pandas
Wie man Daten für Machine Learning-Modelle bereinigt und normalisiert
Arbeiten mit Ausreißern und Sicherstellen der Qualität des Datensatzes für genaue Vorhersagen
Verwendung von Datenimputationsmethoden zur effektiven Handhabung fehlender Daten

Ethik in der Datenwissenschaft:
Verständnis der ethischen Herausforderungen in der Datenwissenschaft wie Voreingenommenheit, Fairness und Transparenz
Die Rolle von Datenwissenschaftlern bei der Sicherstellung einer ethischen Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung
Wie man ethische Bedenken beim Aufbau von Modellen für KI und maschinelles Lernen berücksichtigt
Untersuchung von Fallstudien zu ethischen Fragen bei Anwendungen in Data Science und KI

Geschäftspräsentationen und Kommunikation:
Bewährte Verfahren für die Präsentation von Data Science-Ergebnissen für nicht-technische Interessengruppen
Erstellung klarer und überzeugender Datenvisualisierungen, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben
Anpassung von Präsentationen an verschiedene Zielgruppen und Vermittlung technischer Erkenntnisse auf nicht-technische Weise
Kommunikation der geschäftlichen Auswirkungen und des Werts von Data Science-Lösungen gegenüber Führungskräften und Entscheidungsträgern

Weitere Infos beim Anbieter

Förderungsart

Bildungsgutschein (nach AZAV, Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung) i

Unterrichtsart

Online-Seminar