Weiterbildung
Certified Data Scientist and AI Development Specialist
Deine Karriere im digitalen Zeitalter beginnt jetzt!
01 / Überblick
Die Weiterbildung Cert. Data Scientist and AI Development Specialist (DSAI) vermittelt umfassende Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Angehende Data Scientists lernen, Daten mit Python und Datenbanken zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren sowie statistische Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens anzuwenden. Ergänzend werden Kompetenzen für die Entwicklung datengetriebener Anwendungen und KI-Lösungen vermittelt.
02 / Eckdaten
Das Wichtigste
auf einen Blick.
Zielgruppe
Für wen ist der Kurs?
- Arbeitsuchende
- Berufsrückkehrer/innen
- Quereinsteiger
- Migrantinnen und Migranten
- Personen in beruflicher Neuorientierung
- Erwerbstätige mit Weiterbildungsbedarf
- Angehörige der Bundeswehr in beruflicher Umstellung
- Selbstzahler
- Personen mit akademischem Hintergrund oder abgebrochenem Studium
Zugangsvoraussetzungen
Was solltest du mitbringen?
- Abgeschlossene Berufsausbildung oder (Fach-) Hochschulstudium (auch ohne Abschluss) oder Absolvieren eines Eignungstests
- Gute PC-Kenntnisse.
- Analytisches Denkvermögen.
- Vorkenntnisse in Datenanalyse, Statistik oder Programmierung sind von Vorteil.
- Interesse an digitalen Technologien, Kommunikation und Zukunftsthemen
Qualitätsgeprüfte Weiterbildung
DQS-zertifiziert nach:DIN EN ISO 9001:2015Reg.-Nr. 31624915 QM15
Zulassung nach AZAVReg.-Nr. 31624915 AZAV
Nächste Starttermine
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03 / Inhalte
Was du bei uns
wirklich lernst.
Data Science und Python
- Grundlagen von Data Science und datengetriebenen Anwendungen
- Python-Grundlagen für Data Scientists
- Programmierlogik, Datentypen, Variablen und Kontrollstrukturen
- Funktionen, Module und Standardbibliotheken
- Arbeiten mit Dateien, Bibliotheken und virtuellen Umgebungen
- Fehlerbehandlung, Debugging und strukturierte Programmentwicklung
Datenanalyse und Datenmanagement mit SQL und NoSQL
- Daten erfassen, strukturieren, bereinigen und für Analysen vorbereiten
- Relationale und nicht-relationale Datenmodelle
- SQL, NoSQL und CRUD-Operationen
- Datenbankabfragen und Datenbankzugriffe mit Python
- Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
- Entwicklung einfacher Datenflüsse und Data Pipelines
Softwareentwicklung für Data Science und AI
- Objektorientierte Programmierung mit Python
- Klassen, Objekte, Vererbung und Polymorphie
- Strukturierung wiederverwendbarer Anwendungen
- Integration von Datenbanken und Machine-Learning-Modellen
- Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen
- Ereignissteuerung und anwendungsorientierte Softwareentwicklung
Statistik und Machine Learning für Data Scientists
- Grundlagen der Statistik für Data Science
- Statistische Kennzahlen, Verteilungen und Korrelationen
- Explorative Datenanalyse und Feature-Bildung
- Arbeiten mit Vektoren, Matrizen und tabellarischen Daten
- Grundlagen und Verfahren des Machine Learning
- Aufbereitung von Trainings- und Testdaten
- Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen
- Einsatz typischer Python-Bibliotheken für Data Science und Machine Learning
Datenvisualisierung und Data Pipelines
- Exploration und Visualisierung komplexer Datensätze
- Aufbereitung und verständliche Darstellung von Analyseergebnissen
- Planung und Umsetzung von ETL-Prozessen
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten
- Datenbeschaffung über Schnittstellen und REST-APIs
- Grundlagen skalierbarer Datenverarbeitung
- Einführung in Big Data und datengetriebene Verarbeitungskonzepte
Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Verarbeitung und Analyse von Textdaten
- Einführung in Natural Language Processing
- Anwendung von KI-Verfahren auf unterschiedliche Datentypen
- Entwicklung datenbasierter KI-Lösungen
Deep Learning und neuronale Netze
- Grundlagen neuronaler Netze und Deep Learning
- Aufbau und Auswahl geeigneter Modellarchitekturen
- Training und Evaluierung neuronaler Netze
- Erkennen von Overfitting und geeignete Gegenmaßnahmen
- Grundlagen von MapReduce und skalierbarer Datenverarbeitung
- Export und Bereitstellung trainierter Modelle
- Integration von Machine-Learning- und KI-Modellen in Anwendungen
Praxisprojekt Data Science und AI Development
- Planung und Strukturierung eines Data-Science-Projekts
- Datenbeschaffung, Data Cleaning und Datenaufbereitung
- Explorative Datenanalyse und Visualisierung
- Entwicklung und Evaluierung eines Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modells
- Integration des Modells in eine Anwendung
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
- Theoretische Abschlussprüfung
Individuelles Coaching
- Individuelle Profilberatung & Positionierung
- Zielentwicklung & Perspektivplanung
- Englischförderung im internationalen Kontext
- 1:1-Coaching und Bewerbungstraining
04 / Perspektiven
Mögliche
Berufsfelder
- Data Scientist / Data Analyst – Analyse großer Datenmengen, Gewinnung von Insights
- Machine Learning Engineer – Entwicklung und Training von ML-/DL-Modellen
- AI Developer / AI Specialist – Umsetzung von KI-Lösungen in konkreten Projekten
- Business Intelligence (BI) Specialist – Datenaufbereitung für Managemententscheidungen
- Big Data Engineer – Aufbau von Datenpipelines und Management von Datenarchitekturen
- Digital Transformation Manager – Nutzung von Daten und KI für Innovations- und Change-Projekte
- Consultant für Data & AI – Beratung von Unternehmen bei datengetriebenen Strategien
- Prozessautomatisierung in der Industrie
- Predictive Analytics im Gesundheitswesen
- KI-gestützte Entscheidungsmodelle im Finance-Bereich
05 / Kompetenzen
Vermittelte
Kompetenzen
- Daten als Wettbewerbsvorteil nutzen: Rohdaten in strategisch nutzbare Insights
- Innovationskraft: KI-gestützte Modelle ermöglichen neue Geschäftsmodelle und Produkte
- Effizienzsteigerung: Automatisierung von Prozessen reduziert Kosten und Fehlerquoten
- Entscheidungen optimieren: Predictive Analytics liefert fundierte Entscheidungsgrundlagen
- Digitale Transformation vorantreiben: Unternehmen können neue Technologien schneller integrieren
- Unabhängigkeit von Externen Tools: internes Know-how senkt Abhängigkeit von teuren Beratungen oder Outsourcing
06 / Kontakt