Schulungssuche

Durch die Schulung »Data Scientist Basic Level« erlangen Sie breitgefächertes Wissen, um effizient in Data Science Teams mitarbeiten zu können. Sie erfahren, wie Business Developer die Potenziale von Big Data in ihrem Unternehmen erschließen, wie Dateningenieur*innen Daten beschreiben und integrieren, wie Analyst*innen mit maschinellen Lernverfahren Muster und Trends erkennen und wie Software-Ingenieur*innen mit modernen Datenbanken und verteilten Berechnungsverfahren robuste und skalierbare Big-Data-Systeme entwickeln. All dies unter Berücksichtigung von Datenschutz und -sicherheit. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Data Scientist Basic Level« ab.

Werden Sie Spezialist*in für das Datenmanagement! Unsere Fraunhofer-Expert*innen vermitteln Ihnen, wie Sie mit dem Konzept des Data Lakes Daten für die Analyse zusammenführen und aufbereiten. Diese praxisorientierte und interaktive Ausbildung befähigt Sie, Entscheidungen zur Einführung und Nutzung von Data Lakes oder NoSQL-Datenbanken zu treffen.

Diese zertifizierte Schulung ist aufgeteilt in einen Grundkurs und ein frei wählbares Vertiefungsmodul. Sie lernen aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens und tiefe Lernverfahren kennen und vertiefen sie in einem Einsatzbereich. Um den Wissenstransfer in Ihr Unternehmen sicher zu stellen, arbeiten Sie an praktischen Aufgaben in einem »virtuellen Labor«. Dabei wechseln zwei Präsenzphasen mit Phasen selbstständiger Arbeit, wo Sie im virtuellen Labor eine umfangreichere Aufgabe bearbeiten, Ihren Fortschritt dokumentieren und bei Bedarf Rücksprache mit unseren Expert*innen halten. Damit sind Sie bestens vorbereitet, um für die Zertifizierung zum »Senior Data Scientist« im selben Lernlabor ein Analyseprojekt eigenständig zu bearbeiten.

Diese Schulung schließt an die Angebote »Data Scientist Basic Level« und »Data Scientist Specialized in Data Analytics« an. Fachkräfte mit Programmiererfahrung und Grundkenntnissen in der Datenanalyse lernen Methoden und Tools zur Analyse von Big Data kennen. Nach der Schulung verstehen Sie, wie Analysealgorithmen für eine skalierbare Big-Data-Architektur implementiert werden und haben Beispiele für Batch- und Streaming-Verarbeitung kennengelernt. Sie lernen den Einsatz von Tools und Methoden zur Analyse von großen Datenmengen am Beispiel von Spark kennen, wobei insbesondere die Algorithmen aus Spark Machine Learning Library sowie Anbindung von Spark an Python (PySpark) vorgestellt und selbst eingeübt wird. Unter dem Thema »Deployment« wird besprochen, wie Modelle, die im Batch auf historischen Daten erstellt worden sind, auf neuen Daten schnell angewendet werden können. Des weiteren wird die Einbindung von Streaming-Systemen und Methoden der Datenanalyse unter Echtzeitanforderungen besprochen.

In der Schulung »Certified Data Scientist Specialized in Production« erhalten Sie einen praxisnahen Einblick in den Entwicklungszyklus eines Machine Learning Projektes im Produktionsumfeld. Von der Use Case Findung und Bewertung, über die Datenaufnahme, Vorverarbeitung und Modellierung in Python bis hin zum Deployment werden konkrete Vorgehensmodelle umgesetzt. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum Erwerb des Zertifikats »Certified Data Scientist Specialized in Production« ab.

»Wie die Dampfmaschine oder der elektrische Strom in der Vergangenheit, ändert künstliche Intelligenz unsere Welt grundlegend« (Andrus Ansip, April 2018) »Deep Learning« bricht aktuell alle Rekorde auf diesem Gebiet - dank der heute zur Verfügung stehenden enormen Datenmengen und massiven Rechenleistungen. In Anlehnung an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns lernen diese mehrschichtigen Neuronalen Netze aus Beispielen Lösungen abzuleiten. Das Prinzip ist universell. Es funktioniert branchenunabhängig von Automotive bis Medizin, mit Daten aus unterschiedlichsten Quellen von Kameras bis zur menschlichen Stimme. Dieser zweitägige Hands-On-Workshop bietet Theorie und Praxis in Einem. Das vermittelte Wissen wird in intensiv betreuten Übungen anhand konkreter Beispiele erfahrbar gemacht und der praktische Umgang mit Deep Learning Workflows eingeübt. Der thematische Fokus des Workshops liegt im Bereich der Computer Vision. Ausflüge in andere Themenbereiche geben zudem einen Einblick in die Vielfalt der möglichen Anwendungsgebiete. Die Übungen basieren auf Google TensorFlow.

Durch die interaktive Online-Schulung »Kompakteinstieg Datenanalyse« bekommen Sie einen kompakten Überblick über die Datenanalyse mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren. Die wichtigsten Schritte in einem Datenanalyse-Projekt werden Ihnen durch theoretische Inhalte, aber auch über die Projekterfahrung der Dozenten näher gebracht. Dieser Kurs ist ein idealer Einstieg in das Themenfeld des maschinellen Lernens, da Sie aktuelle Methoden und deren Anwendung kennenlernen. Die theoretischen Inhalte werden durch eine Einführung in das Analysetool KNIME vertieft.

In dieser Online-Schulung lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse durch maschinelle Lernverfahren kennen. Die weitergehenden Möglichkeiten der Programmiersprache »Python« und insbesondere der Bibliothek scikit-learn und Pandas werden vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.

Die Schulung »Data Scientist specialized in Trustworthy AI« vermittelt einen umfassenden Überblick über die zur Absicherung von KI-Anwendungen relevanten Handlungsfelder. Sie erfahren, wie innovative KI-Technologien auf vertrauenswürdige Weise entwickelt und angewendet werden können. Sie erhalten Einblick in die Funktionsweise vertrauenswürdiger maschineller Lernverfahren und lernen spezifische Risiken von KI-Anwendungen kennen. Im Deep-Dive in die verschiedenen Handlungsfelder für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfahren Sie, mit welchen Metriken man die Risiken messen und mit welchen Methoden man ihnen begegnen kann. Die Inhalte werden durch maßgeschneiderte Demos und Übungsaufgaben vertieft. Die Schulung schließt mit einem ausführlichen Praxis-Beispiel, an dem eine systematische Herangehensweise für vertrauenswürdige KI illustriert wird.

Hier lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse kennen. Für die praktischen Übungen kommt die freie Software »KNIME« zum Einsatz. Die weitergehenden Möglichkeiten der statistischen Programmiersprache »Python« werden ebenfalls vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.