Data Scientist Basic Level
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.
Die Zertifizierung findet durch die Fraunhofer-Personenzertifizierungsstelle statt. Das Zertifikat bescheinigt den Absolventen relevantes innovatives Praxiswissen und nachgewiesene Kompetenz.
Zielgruppe: Führungskräfte, Projektverantwortliche, Fachkräfte
Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse werden vorausgesetzt; Basiswissen in Programmierung und im Umgang mit Datenbanken sind von Vorteil.
Voraussetzungen für die Zertifizierung: Studium oder äquivalente Qualifikation durch Einzelnachweis
Inhalte
Tag 1: Big-Data-Systeme
- Big Data und der Bedarf an Data Scientists
- Konzepte und eine Referenzarchitektur für Big-Data-Systeme
- Datenströme und Batchverarbeitung
Tag 2: Datenmanagement
- Datenverständnis und Datenvorverarbeitung
- Metadatenmanagement
- Datenintegration
- Datenqualität
Tag 3: Datenanalyse
- Der Prozess der Datenanalyse
- Grundlegende Aufgaben und Methoden des maschinellen Lernens
- Evaluation von Datenmodellen
Tag 4: Analyse und Visualisierung von Big Data, Absicherung von Anwendungen
- Analyse von Big Data
- Visualisierung von Big Data
- Absicherung von Big Data Anwendungen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf die Handlungsfelder Ethik, Fairness, Transparenz, Robustheit, Datenschutz und Datensicherheit
Tag 5: Geschäftsperspektiven
- Strategische Ausrichtung und Nutzenanalyse
- Big data capability & readiness analysis
- Zusammenfassung
- Zeit zur Vorbereitung auf die Prüfung
Tag 6
- Vormittags schriftliche Prüfung