Certified Data Scientist (KI)
Data Science, Machine Learning und KI mit Python praktisch anwenden — Data Science Online Bootcamp mit Mentor und Bildungsgutschein
EINFÜHRUNG IN DEN DATA SCIENTIST
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind die Themen der Zukunft. Machine Learning ist zentral verankert im Tool-Set eines jeden Data Scientist und ein integraler Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen in so unterschiedlichen Gebieten wie medizinischer Diagnose und Behandlung oder dem Finden von Freunden in einem sozialen Netzwerk. Die Programmiersprache Python inklusive diverser Python Bibliotheken steht im Zentrum der Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen.
INHALTE
Data Types, Loops, Functions, Dictionaries und NumPy Arrays
Pandas DataFrames, Data Management, Data Visualization und Storytelling, Matplotlib und Seaborn
Scikit-Learn, lineare Modelle, Decision Trees, Ensembles und Random Forests,Neuronale Netze und Deep Learning
Dimensionsreduktion, PCA, Bildanalyse und Clusteranalyse (k-Means, DBSCAN)
Kreuzvalidierung, Gittersuche, Evaluationsmetriken und Pipelines
Data Representation, Feature Engineering und Natural Language Processing (NLP)
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Sie erhalten theoretischen Input in Form von Artikeln und Videos. - Mit Quizzes können Sie Ihren Wissensstand regelmäßig überprüfen.
- Sie bearbeiten ein Projekt und wenden die erlernten Methoden in der Praxis an.
- Sie werden von einem erfahrenen Mentor begleitet und beim Aufbau eines Portfolios unterstützt.
- In moderierten Live-Sessions können Sie Fragen stellen und Ideen austauschen.
- Mit kurzen Retrospektiven reflektieren Sie Ihr erworbenes Wissen und Ihre erlernten Methoden.
- In Live Trainings lernen Sie, wie Sie relevante Tools in interaktiven Umgebungen anwenden.
- In unserer Community können Sie sich mit anderen Teilnehmern austauschen.
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Ihr XDi-Team
Viele glauben, dass Data Science und Machine Learning nur von großen Firmen mit großen Forschungsabteilungen umgesetzt werden kann. In dieser Weiterbildung zeigen wir Ihnen, wie einfach es ist, selbst maschinelle Lernsysteme zu bauen, und wie Sie dabei am besten vorgehen. Mit dem Wissen aus dieser Weiterbildung können Sie sich Ihr eigenes System zusammenbauen, um herauszufinden, wie die Gefühlslage der Twitter Nutzer ist, oder um Vorhersagen über die globale Erwärmung zu treffen. Die Anwendungen von Machine Learning sind schier endlos und mit den heutzutage zur Verfügung stehenden Daten lediglich durch Ihre eigene Vorstellungskraft begrenzt.
Diese Weiterbildung beinhaltet 7 Module. In den ersten beiden Modulen zur Programmierung mit Python und zur explorativen Datenanalyse wird das Fundament Ihrer Ausbildung zum Data Scientist und zum Machine Learning Anwender gelegt. Sie befassen sich hier mit dem Manipulieren, Verarbeiten, Sortieren, Komprimieren und Visualisieren von Daten in Python. Sie erhalten einen Wegweiser zu den relevanten Aspekten der Programmiersprache Python und ihrem datenorientierten Bibliothekssystem, der Ihnen hilft, zu einem effektiven Datenanalytiker zu werden. In den darauffolgenden Modulen 3-6 lernen Sie als aufstrebender Data Scientist alle wesentlichen Tools des Supervised und Unsupervised Learnings, der Evaluierung, Optimierung und Verkettung von Algorithmen, des Feature Engineerings und der Verarbeitung von Textdateien. Die Weiterbildung endet mit einem finalen Abschlussprojekt, in dem Sie eigenständig an einer realen Machine Learning-Anwendung von A bis Z arbeiten, und welches Sie im Rahmen einer 1-stündigen Sitzung Ihrem Mentor präsentieren.
Das Wichtigste zuerst: Dies ist zwar eine einführende Weiterbildung, doch sollten die Teilnehmer eine Affinität zu Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz und das Interesse, in diesem Bereich tätig zu werden, mitbringen.
Sie sollten ferner Interesse an theoretisch-abstrakten sowie verwaltend-organisatorischen Tätigkeiten haben und in der Lage sein Inhalte selbstständig zu erarbeiten. Ausgeprägtes Vorwissen im Bereich der Programmierung und der Mathematik/Statistik sind gute Voraussetzungen für eine erfolgreiche Bearbeitung.
Wir werden unser Hauptaugenmerk auf die Verwendung von Python und der Bibliothek Scikit-Learn richten und sämtliche Schritte beim Entwickeln einer erfolgreichen Anwendung zum Machine Learning beispielhaft und praxisnah abhandeln. Wir kümmern uns weniger um die Mathematik, sondern legen das Hauptaugenmerk vielmehr auf die praktischen Aspekte der Nutzung von Algorithmen zum Machine Learning.
Die Weiterbildung eignet sich insbesondere für Menschen, die in Unternehmen und Beratungen Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
WER AN DIESER DATA SCIENCE-WEITERBILDUNG TEILNEHMEN SOLLTE
Sie können an der Certified Data Scientist Weiterbildung mit einem Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit und des Jobcenters teilnehmen, das Bootcamp ist 100% förderbar. Holen Sie sich mit nur wenigen Klicks Ihr Angebot für dieses Data Science Bootcamp ein. Sollten Sie als arbeitssuchend registriert sein, dann können Sie bei der Arbeitsagentur und beim Jobcenter einen Bildungsgutschein beantragen. Wir haben hierfür einen Bewerbungsleitfaden erstellt.
Fachkräfte und Produktverantwortliche, die im Bereich Data Science berufsbegleitend fundiertes Wissen sowie tiefere Einblicke erhalten möchten und dies eigenständig weiterentwickeln wollen.- Arbeitssuchende, die Ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt erhöhen oder sich für einen neuen Job qualifizieren wollen.
- Berufsumsteiger, die sich neu orientieren, ihre Berufsaussichten verbessern oder ihre Karriere voranbringen wollen.
- Menschen, die in Unternehmen und Beratungen Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
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LEISTUNGEN
International anerkanntes Zertifikat
Persönliches Mentoring über Videokonferenz
Praxis mit Jupyter Notebooks
Hochwertige, eigene Inhalte auf Hochschulniveau
Ca. 60 Training Videos
Jede Menge Best Practices
Praxis mit realen Fallbeispielen inkl. Lösungen
Eigenes Abschlussprojekt
Karriereservices inklusive Bewerbungstraining
Community zum Austausch
Moderierte FAQ-Sessions mit Mentoren
Coffee Talks mit Mentor und Teilnehmern
Live Sessions mit Software Training
Unzählige Links, Literatur- und Tooltips
International anerkanntes Zertifikat
Persönliches Mentoring über Videokonferenz
Praxis mit Jupyter Notebooks
Hochwertige, eigene Inhalte auf Hochschulniveau
Ca. 60 Training Videos
Jede Menge Best Practices
Praxis mit realen Fallbeispielen inkl. Lösungen
Eigenes Abschlussprojekt
Karriereservices inklusive Bewerbungstraining
Community zum Austausch
Moderierte FAQ-Sessions mit Mentoren
Coffee Talks mit Mentor und Teilnehmern
Live Sessions mit Software Training
Unzählige Links, Literatur- und Tooltips
CURRICULUM
Modul 1 - PYTHON STARTER PACKAGE
Coding in Python
Einfache Data Types, Automatisierung durch Loops, Structured Data Types I: Tuple und Listen, Funktionen schreiben, Structured Data Types II: Dictionaries und Sets
Praxis: Numerische Datentypen und Zeichenketten definieren und anwenden, Verzweigungen und Schleifen verwenden, Tupel und Listen einsetzen und komplexere Schleifen schreiben, Definition von Funktionen und Parameterübergabe, Dictionaries und Mengen einsetzen
NumPy Beginners Guide
Arrays, Indizieren und Auswählen, Operatoren anwenden
Praxis: Ndarrays generieren und verwenden, Datenbereiche über Arrays selektieren und auswählen, Mathematische (und andere) Operationen zwischen Arrays anwenden
Modul 2 – EXPLORATORY DATA ANALYSIS
Learning Pandas
Series und DataFrames, Merging, Joining und Concatenating, More Pandas, Data Management, Pandas for Time Series
Praxis: Series und DataFrames verstehen und anwenden, Series und DataFrames mit merge, join und concat kombinieren und verknüpfen, Analyse der Aktienrenditekorrelationen zwischen Apple, Microsoft und Exxon Mobil, Eine explorative Datenanalyse insolventer Banken, Netflix TV Shows und Filme: Eine Zeitreihenanalyse
Data Visualization und Storytelling
Visualization mit Matplotlib, Matplotlib for Professionals, Visualization mit Pandas, Visualization mit Seaborn
Praxis: Datenanalysen mit Matplotlib visuell kommunizieren, Visualisierungen von DataFrame- und Series-Objekten, Seaborn als High-Level-Schnittstelle zum Zeichnen statistischer Diagramme/Grafiken
Modul 3 – MACHINE LEARNING - SUPERVISED LEARNING
Supervised Learning mit Scikit-Learn
Generalisation, Overfitting und Underfittin, k-Nearest Neighbours, Lineare Modelle, Decision Trees, Ensembles und Random Forests, Support Vector Machines (SVM), Neuronale Netze und Deep Learning
Praxis: Der Klassiker: Klassifizieren von Iris-Spezies, k-Nächste-Nachbarn und die Prognse von Diabeteserkrankungen, Ein Projekt zur linearen Regression: Eine E-Commerce Anwendung, Entscheidungsbäume für die Klassifikation: Ein Bankmarketing-Projekt, Ein Horce Race unter ML-Algorithmen zur Vorhersage von Flugticketpreisen, SVMs für die Vorhersage von Diabetes, Neuronale Netze und die Wahrscheinlichkeit, den Untergang der Titanic zu überleben
Modul 4 – MACHINE LEARNING - UNSUPERVISED LEARNING
Dimensionsreduktion
Preprocessing und Scaling, Principal Component Analysis, Bildanalyse mit Eigengesichtern
Praxis: Feature-Scaling: Normalisieren versus Standardisieren, Der Einsatz der Dimensionsreduktion bei der Klassifikation handgeschriebener Zahlen, Ein Projekt zur Gesichtserkennung mit der PCA
Clusteranalyse
k-Means-Clustering, weitere Clusteringalgorithmen (DBSCAN), Vergleichen und Auswerten von Clusteralgorithmen
Praxis: Ein Projekt zum Einsatz der Clusteranalyse im Rahmen der Kundensegmentierung im Marketing, Kundensegmentierung: Ein Vergleich von k-Means und DBSCAN, Kundensegmentierung: Ein Projekt zur Cluster-Interpretation und Auswertung
Modul 5 – EVALUIEREN UND OPTIMIEREN
Validierung
Kreuzvalidierung, Gittersuche, Gittersuche mit Kreuzvalidierung
Praxis: Validierung von Machine Learning Modellen, Datensplits in Trainings-, Validierungs-, und Testsets, GridSearch-Kreuzvalidierung zur Optimierung der Brustkrebsprognose
Evaluationsmetriken
Metriken zur binären Klassifikation, Weitere, spezielle Metriken, Pipelines zur Gittersuche
Praxis: AUC und ROC-Kurve zur Modellevaluierung am Beispiel der Klassifikation handgeschriebener Zahlen, Regressionsmetriken MSE, MAE, und R2, Pipelines und die Prognose von Immobilienpreisen
Modul 6 – A DEEPER DIVE INTO DATA SCIENCE
Data Repräsentation und Feature Engineering
Kategorische Variablen, Transformationen und Interaktionen, Automatische Auswahl von Merkmalen, Berücksichtigen von Expertenwissen
Praxis: Kodierungen und die Prognose von Immobilienpreisen, Feature Engineering für eine lineare Regression – am Beispiel des ‚Ames Housing‘ Datensatzes, Projekt zur Recursive Feature Elimination (RFE), Warum Domain Knowledge wichtig ist für den Erfolg eines Data Science Projekts
Natural Language Processing (NLP)
Verarbeiten von Textdaten, Anwendungsbeispiel: Filmbewertungen
Praxis: Einen Spamfilter bauen mit SpaCy, Projekt zur Modellierung von Themen und Clustering von Dokumenten
Modul 7 – EIN MACHINE LEARNING PROJEKT VON A BIS Z
Capstone Projekt
Sie erarbeiten auf Basis des erworbenen Wissens ein eigenes Projekt und wenden die gelernten Techniken praktisch an.
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BENEFITS
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Wenn Sie in Deutschland gemeldet und als arbeitssuchend registriert sind oder Sie in Kürze freigestellt werden, dann können Sie bei der Arbeitsagentur einen Bildungsgutschein beantragen. Um herauszufinden, ob Sie Anspruch auf einen Bildungsgutschein haben, müssen Sie mit Ihrer örtlichen Arbeitsagentur sprechen. Wenn Sie die Voraussetzungen erfüllen, erhalten Sie einen Bildungsgutschein, der Sie berechtigt, kostenlos an dieser XDi-Weiterbildung teilzunehmen. Um eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für diesen Prozess zu erhalten, dann werfen Sie einen Blick in unseren "Bewerbungsleitfaden".
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Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Antrag auf Bildungsgutschein bei der Agentur für Arbeit
Nutzen Sie unseren vollständigen Bewerbungsleitfaden, um sich auf Ihre Einstellung bei der Agentur für Arbeit vorzubereiten und Ihren Berater davon zu überzeugen, Ihre Teilnahme an dem Kurs zu genehmigen. Er enthält die Unterlagen, die Sie für den Termin benötigen.
Fordern Sie Ihren persönlichen Kursvorschlag beim XDi an.
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FAQ
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Für die abgeschlossene Weiterbildung erhalten Sie das Zertifikat „Certified Data Scientist“ des XDi – Experience Design Instituts. Das Zertifikat ist durch die German UPA , die Interaction Design Foundation und die UXPA anerkannt und genießt mittlerweile internationale Reputation.
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