Kurs Data Science

Von Zahlen zu Entscheidungen. Von der Theorie zur Praxis. Vom Studenten zum Data Scientist.

Kostenlose Beratung

Wir helfen Ihnen, beraten Sie und unterstützen Sie dabei, Ihren Weg im IT-Bereich zu finden.

Name

Rufnummer

Kursleiter

Mykola Digtiar

Senior Software Engineer

MSc Informatik & Datenwissenschaft

10 Jahre im IT-Bereich

Leitender Software-Ingenieur bei Trade Republic

Er liebt Tischtennis und trinkt nachts gerne Kaffee.

Über den Kurs

Data Scientist ist einer der bestbezahlten und vielversprechendsten Berufe in der Technologiebranche. Dabei handelt es sich um einen Spezialisten, der an der Schnittstelle von Programmierung, Statistik und Geschäftsanalyse arbeitet, Muster in Daten findet und Unternehmen hilft, Entscheidungen auf der Grundlage von Zahlen zu treffen.

Dieser Kurs ist eine gründliche Einführung in die moderne Praxis der Data Science. Sie werden alle Schlüsselkomponenten beherrschen: die Arbeit mit Daten, Python, SQL, maschinelles Lernen, Visualisierung, Deep Learning und das Erstellen eigener Projekte. Der Kurs wird Ihnen auch dabei helfen, ein wettbewerbsfähiges Portfolio aufzubauen, sich auf technische Interviews vorzubereiten und selbstbewusst in den Markt als Data Scientist oder Junior ML Engineer einzusteigen.

Der Kurs ist ideal geeignet für

Entwickler, die mit Daten und Modellen arbeiten wollen

Analysten, die ihre Arbeit automatisieren und auf ML umsteigen wollen

Studenten technischer und mathematischer Fachrichtungen

Personen, die ohne akademischen Master-Abschluss in die KI/ML einsteigen wollen

Kursprogramm Data Science

Modul 1: Einführung in Data Science und Data Mining

Grundlagen der Industrie, die Rolle eines Data Scientist

Python für die Arbeit mit Daten, grundlegende Syntax, Datentypen
NumPy und Pandas Bibliotheken für die Analyse
Statistik für Data Science, Durchschnittswerte, Varianz, Korrelationen
Erstellung von Diagrammen und Dashboards mit Matplotlib und Seaborn

Modul 2: SQL und Datenbanken

Relationale Datenbankgrundlagen

SQL-Abfragen, Aggregation, Filterung - Normalisierung von Tabellen und Strukturierung von Daten

Modul 3: Python für Datenwissenschaft

Erstellen von Funktionen und Arbeiten mit APIs

Grundlagen der objektorientierten Programmierung
Web Scraping zum Sammeln von Daten aus Webseiten

Modul 4: Maschinelles Lernen

Grundlagen des maschinellen Lernens und Aufgabentypen (überwacht vs. unüberwacht)

Erstellen von Modellen mit Scikit-learn
Lineare und logistische Regression Klassifikation Entscheidungsbäume, KNN, SVM
Clustering, K-Means, DBSCAN und andere unüberwachte Algorithmen
Aufbau von Pipelines und Automatisierung der Datenverarbeitung
Methoden zur Bewertung der Modellqualität - Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung, ROC-AUC
Praktische Modellauswahl, Tuning, Kreuzvalidierung, Arbeit mit Overfitting

Modul 5: Deep Learning

Grundlagen der Neuronalen Netze

TensorFlow und Keras, Modellbildung
CNN, NLP und Textklassifikation

Modul 6: Projektarbeit

Beschreibung.

Analyse von realen Datensätzen.
Modellbildung, Bereinigung, Validierung
Präsentation der Ergebnisse
Präsentation des Abschlussprojekts
Feedback von Experten
Verleihung von Zertifikaten

Ihr Lebenslauf nach Abschluss des Kurses

Junior Data Scientist / ML Specialist

Gehalt von

ab 60.000 € pro Jahr (brutto)

Berufliche Kompetenzen:

Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)
SQL (JOIN, GROUP BY, Aggregate, Subqueries)
Statistische Analyse und Datenverarbeitung
Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen (Sklearn)
Klassifizierung, Regression, Clustering
Deep Learning (TensorFlow / Keras)
NLP und Textverarbeitung
API-Integration und Web Scraping
Erstellung von ML-Pipelines
Präsentation von Analysen für Unternehmen
Git, PyCharm, Visualisierungstools

So sieht Ihr elektronisches Zertifikat aus

Sie können diese Bescheinigung Ihrem Lebenslauf beifügen

Tools, die Sie beherrschen werden

Python

Pandas

Numpy

MatPlotLib

Seaborn

PyCharm

Scikit-learn

TensorFlow

Keras

SQL

Google Colab

APIs

BeautifulSoup

Git

Power BI

Kaggle

MLflow

AI Copilots

ChatGPT

Python

Python ist eine universelle Hochsprachenprogrammierung mit dynamischer, strikter Typisierung und automatischer Speicherverwaltung, die darauf ausgerichtet ist, die Produktivität der Entwickler, die Lesbarkeit und die Qualität des Codes zu verbessern und die Portabilität der in Python geschriebenen Programme zu gewährleisten.

Pandas

Arbeit mit tabellarischen Daten

Numpy

Berechnungen mit großen Datenmengen

MatPlotLib

Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen

Seaborn

Statistische Visualisierung

PyCharm

Interaktive Umgebung für die Arbeit mit Code und Analysen

Scikit-learn

Modellierung, Regression, Klassifizierung, Cluster

TensorFlow

Modellierung, Regression, Klassifizierung, Cluster

Keras

Bequeme Erstellung von neuronalen Netzen auf Basis von TensorFlow

SQL

SQL ist eine deklarative Programmiersprache, die zum Erstellen, Ändern und Verwalten von Daten in einer relationalen Datenbank verwendet wird, die von einem geeigneten Datenbankmanagementsystem verwaltet wird.

Google Colab

Cloud-Umgebung zum Ausführen von Python-Code

APIs

Integration mit Webdaten, externen Diensten

BeautifulSoup

Web Scraping, Datenerfassung von Websites

Git

Git ist ein verteiltes Versionskontrollsystem, mit dem Sie den Verlauf der Softwareentwicklung nachverfolgen und von jedem Ort der Welt aus an komplexen Projekten mitarbeiten können.

Power BI

Erstellung von Dashboards für Geschäftspräsentationen

Kaggle

Arbeit mit realen Datensätzen, Wettbewerbe, Portfolio

MLflow

Tracking von Experimenten in ML

AI Copilots

Verbesserung der Datenanalyse, SQL-Generierung, Code-Erläuterung

ChatGPT

Verbesserung der Datenanalyse, SQL-Generierung, Code-Erläuterung

Gehalt

Um ein Jahresgehalt von 100.000 € (brutto) und mehr zu erreichen, muss man in der Regel den Weg vom Junior zum Senior Data Scientist zurücklegen, der mit großen Datensätzen, Deep Learning und Produkt- und Geschäftsanalysen arbeitet. Dank dieses Kurses erwerben Sie Kenntnisse, die es Ihnen ermöglichen, bereits als Junior- oder sogar Middle-Data-Scientist zu beginnen.

Junior
5.000 Euro / Monat

Middle
5.500–7.500 Euro/Monat

Senior
9.000+ Euro/Monat

Diese Stufe erfordert Kenntnisse in Datenanalyse, Python und grundlegendem ML. Nach dem Kurs sind Sie bereit für Ihren ersten Job in diesem Bereich.

Erfahrung: keine Erfahrung

Mit den Kenntnissen aus dem Kurs können Sie sich für Positionen bewerben, die mit Modellen, SQL, Automatisierung und ML in der Produktion zu tun haben.

Erfahrung: 1–2 Jahre

Position für Fachleute mit 4–5 Jahren Erfahrung, die über fundierte Kenntnisse in DL/NLP und der Geschäftsintegration von Modellen verfügen. Oft mit Boni und Aktienoptionen verbunden.

Erfahrung: 4–5 Jahre

Kurs Data Science

Von Zahlen zu Entscheidungen. Von der Theorie zur Praxis. Vom Studenten zum Data Scientist.

Kostenlose Beratung

Kursleiter

Über den Kurs

Der Kurs ist ideal geeignet für

Kursprogramm Data Science

Modul 1: Einführung in Data Science und Data Mining

Grundlagen der Industrie, die Rolle eines Data Scientist

Modul 2: SQL und Datenbanken

Relationale Datenbankgrundlagen

Modul 3: Python für Datenwissenschaft

Erstellen von Funktionen und Arbeiten mit APIs

Modul 4: Maschinelles Lernen

Grundlagen des maschinellen Lernens und Aufgabentypen (überwacht vs. unüberwacht)

Modul 5: Deep Learning

Grundlagen der Neuronalen Netze

Modul 6: Projektarbeit

Beschreibung.

Ihr Lebenslauf nach Abschluss des Kurses

So sieht Ihr elektronisches Zertifikat aus

Tools, die Sie beherrschen werden

Gehalt

Kostenlose Beratung

Fertig!

Oh nein!