Data Scientist: Basics

Start: 18.11.2019, 02.12.2019, 16.12.2019, 07.01.2020, 20.01.2020, 03.02.2020, 17.02.2020, 02.03.2020, 16.03.2020
Gruppengröße: max. 15 Teilnehmer,
Kleingruppen bis 8 Teilnehmer
Dauer: 180 Lerneinheiten,
4 Wochen in Vollzeit
Unterrichtszeiten: Montag bis Freitag, 8:00 – 15:50 Uhr
Abschluss: Trägerinternes Zertifikat
Ansprechpartner: Team LBI
Tel.: 09191 – 35 108 97
info@leibniz-bildungsinstitut.de
Veranstaltungsort: Leibniz Bildungsinstitut
Hainstraße 10
91301 Forchheim
Kosten: 0,00 € (mit Bildungsgutschein)
Fördermöglichkeiten: Wir sind zugelassener Träger nach der AZAV und alle unsere Angebote sind entsprechend zertifiziert. Ihre Teilnahme kann somit durch die Agentur für Arbeit oder das Jobcenter per Bildungsgutschein zu 100% gefördert werden. Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Für Zeitsoldaten besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.
Flyer-Download (PDF)

Kursbeschreibung:

Bei dem Kurs handelt es sich um Präsenzunterricht mit einem Dozenten vor Ort. 

Der Kurs Data Scientist: Basics vermittelt fundamentale Grundlagen der Datenanalyse mit Python mithilfe des wissenschaftlichen Ökosystem von Python: IPython, pandas, NumPy, SciPy und matplotlib. 

Zudem vermittelt der Kurs wichtige Grundlagen der objektorientierten Programmierung sowie die essentiellen Bestandteile der Syntax von Python. Daten gelten als Rohöl angesichts gigantischer Informationsmengen. Diese Daten zu Wissen zu veredeln gilt als Königsweg im Zeitalter von Industrie 4.0. Die wichtigsten Tools bzgl. Big Data und Künstlicher Intelligenz lernen Sie in diesem Kurs kennen. Dadurch werden Sie in der Lage sein u.a. Sparprogramme von Unternehmen in den Kernbereichen Vertrieb, Finanzwesen, Personal und Einkauf bzgl. Automatisierung zu unterstützen. 

Konkret können Sie Geschäftsprozesse weiter automatisieren, repetitive Arbeitsabläufe überprüfen und hinsichtlich aufwendiger Modelle zu Absatz und Liquidität Prognosen erstellen. Zu dem werden Sie in der Lage sein zu erkennen, wie man aus den Daten lernen kann und somit zur Verbesserung von Produkten und Abläufen beitragen. Des weiteren können Sie aufgrund Ihres KI-Anwendungs-Verständnisses und fortgeschrittenen digitalen Fähigkeiten die Abläufe in einem Unternehmen beschleunigen und vereinfachen und somit zu mehr Effizienz beitragen.

Besonders im Finanzbereich und im Risikomanagement können Sie die Datenanalyse übernehmen, (neue) Zusammenhänge erkennen, Muster aufspüren, mögliche Gefahren erkennen und das Backoffice durch Ihre Unterstützung entlasten.

 

Teilnahmevoraussetzung:

Der Teilnehmer muss über Deutschkenntnisse im Level B2 verfügen. Englischkenntnisse wären von Vorteil. Der Teilnehmer muss auch grundlegende PC-Kenntnisse besitzen, den Umgang mit Windows gewohnt sein, sich in der Ordnerstruktur zurechtfinden, mit Dateien arbeiten können und einen Internet-Browser bedienen können. Ausnahmeregelungen erfolgen in Abstimmung mit dem Job-Center, der Arbeitsagentur oder der zuständigen Kommune. 

Allen Interessierten stehen wir in einem persönlichen Gespräch zur Abklärung ihrer individuellen Teilnahmevoraussetzungen zur Verfügung.

Inhalte:

  • Überblick über den Kurs Data Scientist: Basics
  • Warum Python zur Datenanalyse?
  • IPython: Eine interaktive Rechen- und Entwicklungsumgebung
  • Tools + Bibliotheken
  • Crashkurs Python: Python-Interpreter, Semantik der Sprache, Skalare, Flusskontrolle, Datenstrukturen + Sequenzen, Funktio­nen, Dateien + Betriebssystem
  • Mathematische Grundlagen I – III: Statistik, Stochastik, Matrizen
  • Grundlagen von NumPy: ndarray, universelle Funktionen, Datenverarbeitung mit arrays, Dateien- + Ausgabe bei Arrays, Lineare Algebra mit Arrays, Zufallszahlen, Praxisbeispiel
  • Grundlagen von pandas: Einführung in die Datenstruktur von pandas, wichtige Funktionalität, Zusammenfassung + Berechnung deskriptiver Statistik, Behandlung fehlender Daten, Hierarchisches Indizieren, Integer-Indizierung, Panel-Daten

Zielgruppe:

Das Bildungsangebot richtet sich an Personen mit oder ohne Programmierkenntnisse, die Interesse an der Informationssuche haben, Datenrecherche betreiben wollen und sich künftig im Bereich der „Daten“ und Datenanalyse mit Python wiederfinden.

Perspektive nach der Qualifizierung:

Durch die Teilnahme an der Weiterbildung erwerben Sie grundlegende Kenntnisse in Data Science. Mit diesem neuen Tätigkeitsprofil und den sich daraus ergebenden Einsatzmöglichkeiten können Sie mit vielfältigen neuen Karrierechancen auf dem zukunftssicheren IT-Arbeitsmarkt rechnen.

Arbeitsplatz + Lernmethoden

Sie lernen im klassischen Präsenzunterricht unter Einsatz moderner Unterrichtsmedien. Ihnen stehen ein Computer und ein bequemer, großer Tisch sowie ein ergonomischer Stuhl zur Verfügung. Unsere Unterrichtsräume sind hell und geräumig.

Der tägliche Präsenzunterricht findet in unseren Klassenräumen statt, erfolgt durch einen oder mehreren Dozenten und wird mit Phasen der individuellen Wissensvertiefung ergänzt. Dabei erarbeiten Sie sich, je nach Ihrem individuellen Modulverlaufsplan, Teile des Lernstoffs eigenständig. 

Jedes Modul hat einen von pädagogischen Fachkräften ausgearbeiteten Verlaufsplan, der die Inhalte, die Methoden und die Medien genau festlegt. In den Selbstlernphasen können Sie Ihr Lerntempo weitgehend selbst bestimmen. Der erreichte Lernfortschritt wird dabei dokumentiert und von unserem Dozenten überprüft. Die bereits gelernten Inhalte werden, auch in Kommunikation mit anderen Lernenden, erweitert, vertieft und befestigt.

Zu den Unterrichtmethoden gehören, je nach Thema und individuellem Teilnehmerbedarf, Unterrichtsgespräch, Fallarbeit, Projektarbeit, Vortrag, Gruppenarbeit, die Erstellung und Präsentation eigener Arbeitsergebnisse von zu bearbeitenden Themen, das Studium von Fachliteratur u.a. Für den Lernprozess stellen wir den Teilnehmern fachrelevante Quellen zur Verfügung, dazu zählen Fachliteratur, Skripte, Aufgabensammlungen und auch interessante Linklisten – u.a. zu Tutorials, Wikis, Foren – um das hochaktuelle Wissen des Internets in die Lernprozesse zu integrieren. 

Es ist uns ein großes Anliegen, unsere Teilnehmer dort abzuholen, wo sie im Einzelfall stehen. Wir beraten Sie zu Beginn der Maßnahme in intensiven Gesprächen und erstellen einen individuellen Bildungsplan. Dabei legen wir gemeinsam mit Ihnen das Bildungsziel fest, können Ihre Stärken und Schwächen entsprechend berücksichtigen und sie in den Bildungsplan einbeziehen. 

Jetzt Data-Scientist werden!