Certified Data Scientist

Data Science, Machine Learning und KI mit Python praktisch anwenden - Guided E-Learning 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 im Zentrum der Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen.

INHALTE

Python Starter Package

Data Types, Loops, Functions, Dictionaries und NumPy Arrays

Exploratory Data Analysis (EDA)

Pandas DataFrames, Data Management, Data Visualization und Storytelling, Matplotlib und Seaborn

Machine Learning - Supervised Learning

Scikit-Learn, lineare Modelle, Decision Trees, Ensembles und Random Forests,Neuronale Netze und Deep Learning

Machine Learning - Unsupervised Learning

Dimensionsreduktion, PCA, Bildanalyse und Clusteranalyse (k-Means, DBSCAN)

Evaluieren und Optimieren

Kreuzvalidierung, Gittersuche, Evaluationsmetriken und Pipelines

A Deeper Dive into Data Science

Data Representation, Feature Engineering und Natural Language Processing (NLP)

LEARNING JOURNEY

Starten Sie Ihre Lernreise zum "Certified Data Scientist".

  • Sie arbeiten an einem Projekt und wenden die vermittelten Methoden in der Praxis an.
  • Dabei werden Sie von einem erfahrenen Mentor begleitet und beim Aufbau eines Portfolios unterstützt.
  • Sie erhalten jede Menge theoretischen Input in Form von Artikeln und Videos
  • Ihren Wissensstand können Sie anhand von Quizzes permanent überprüfen.
  • In Live Trainings lernen Sie in interaktiven Settings die Anwendung relevanter Tools.
  • In unserer Community tauschen Sie sich mit anderen Teilnehmern aus.  
  • In moderierten Live Sessions können Sie Fragen stellen und sich austauschen.
  • In kurzen Retrospektiven reflektieren Sie das erworbene Wissen und die erlernten Methoden.
WAS SIE IN DIESER DATA SCIENCE- & MACHINE LEARNING-WEITERBILDUNG ERWARTET

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.

WAS SIE BEI DIESER DATA SCIENCE- & MACHINE LEARNING-WEITERBILDUNG LERNEN

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.

WELCHE VORRAUSSETZUNGEN SIE MITBRINGEN SOLLTEN

Das Wichtigste zuerst: Dies ist eine einführende Weiterbildung, die keinerlei mathematisches und/oder programmiertechnisches Vorwissen über Machine Learning, Python oder künstliche Intelligenz voraussetzt! 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. Wichtiger als Ihre mathematischen Kenntnisse ist es, dass Sie Spaß und Freude an komplexen Fragestellungen mitbringen und Lust haben, technische Lösungen dafür zu entwickeln!

WER AN DIESER DATA SCIENCE-WEITERBILDUNG TEILNEHMEN SOLLTE

Sie können an diesem Online-Kurs mit einem Bildungsgutschein  der Agentur für Arbeit teilnehmen. Sollten Sie als arbeitssuchend registriert sein, dann können Sie bei der Arbeitsagentur 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.

  • Berufseinsteiger, die über eine abgeschlossene Schul- oder Berufsausbildung verfügen, sich zukunftsfähig aufstellen und erfolgreich ins Berufsleben starten oder ein Studium anstreben wollen.

  • Menschen, die in Unternehmen und Beratungen Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

LEISTUNGEN

CURRICULUM

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 

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

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

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

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

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

Capstone Projekt
Sie erarbeiten auf Basis des erworbenen Wissens ein eigenes Projekt und wenden die gelernten Techniken praktisch an. 

BENEFITS

TERMINE & ANMELDUNG

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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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Wenn Sie noch nie mit der Arbeitsagentur in Kontakt getreten sind, dann finden Sie Ihre lokale Arbeitsagentur einfach über die Online-Suche, z.B. "Agentur für Arbeit Köln" oder "Agentur für Arbeit in meiner Nähe". Sobald Sie einen Termin vereinbart haben, wird Ihnen ein Berater zugewiesen.

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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.

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Zufriedenheitsgarantie - 14 Tage ausprobieren

Sie können diese Weiterbildung bis 14 Tage nach Beginn ohne Risiko testen. Sollten Sie feststellen, dass die Weiterbildung nicht Ihren Wünschen entspricht, dann können Sie Ihre Teilnahme ohne zusätzliche Kosten stornieren. Sie haben zudem die Möglichkeit an einem "Schnupperkurs" teilzunehmen - sprechen Sie uns einfach an.

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INFORMATIONEN

Guided E-Learning | Full-time / Part-time

Format: Guided E-Learning
Intensität: Full-time & Part-time
Dauer: 3+ Monate | 10-40h pro Woche
Umfang: 450h | 600UE
Level: Beginner | Intermediate
Zeiten: Täglich
Sprache: Deutsch
Trainer: 1
Min. Teilnehmer: 1
Max. Teilnehmer: 8

Stornierung & Umbuchung

  • Kostenfreie Stornierung bis 14 Tage vor Beginn
  • Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Beginn
  • Kostenfreie Umbuchung bei Krankheit
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Ansprechpartner
Carola Klein

FAQ

ZERTIFIKAT

Certified Data Scientist

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.

REFERENZEN

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