Du bist auf der Suche nach weiteren Informationen und Ratschlägen zur Auswahl des besten Data Science Course?
In der heutigen digitalen Welt ist Data Science zu einer Schlüsselkompetenz geworden, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Wenn du dich für eine berufliche Weiterbildung im Bereich Data Science bzw. einen Data Science Course interessierst, bieten wir dir zwei flexible Optionen:
📌Ein intensives 3-monatiges Bootcamp oder
📌Einen Teilzeitkurs über 9 Monate.
Mit unserer anerkannten Zertifizierung und der Unterstützung bei der Karriereentwicklung begleiten wir dich auf dem Weg zum Traumjob als Data Scientist.
Die Lehrmethoden des Data Science Course
Es ist wichtig zu berücksichtigen, welche Lehrmethoden der Kurs anbietet. Ein guter Data Science Course wird eine ausgewogene Mischung aus Vorlesungen, praktischen Übungen und Fallstudien bieten.
Diese Vielfalt an Lehrmethoden hilft dir, das Gelernte besser zu verstehen und anzuwenden.
Zertifikate und Akkreditierungen
Überlege, ob der Kurs ein Zertifikat oder eine Akkreditierung am Ende des Programms anbietet.
Ein solches Zertifikat kann dir bei der Jobsuche und der Anerkennung deiner Fähigkeiten helfen. Stelle sicher, dass das Zertifikat international anerkannt ist.
Unser Data Science Course: Zertifizierung durch die Pariser Universität La Sorbonne
Unsere Zertifizierung wird von der renommierten Pariser Universität La Sorbonne ausgestellt, was höchste Qualität und Anerkennung garantiert.
Inhalte des Kurses
Programmieren (50 Stunden)
- Grundlagen von Python
- Numpy und Pandas
Datenvisualisierung (30 Stunden)
- Matplotlib
- Seaborn
- Bokeh
Machine Learning (45 Stunden)
- Überwachtes und unüberwachtes Machine Learning
Machine Learning für Fortgeschrittene (45 Stunden)
- Statsmodels
- Text Mining
- NetworkX
Big Data/Database (25 Stunden)
- SQL-Sprache
- Datenverarbeitung
- Machine Learning mit PySpark
Deep Learning (60 Stunden)
- KERAS
- CNN
- Tensorflow
- RNN
Komplexe Systeme und KI (25 Stunden)
- Reinforcement Learning
- Deep RL
- Evolutionäre Algorithmen
Im Laufe deiner Data Scientist-Weiterbildung wirst du an einem 120-stündigen Dataprojekt arbeiten, um das Gelernte in der Praxis anzuwenden und erste praktische Erfahrungen zu sammeln. Zusätzlich bereitet dich dieser Kurs auf die AWS Cloud Practitioner-Zertifizierung vor.
Unterstützung und Community
Eine starke Unterstützung und eine aktive Community sind in einem Data Science Course von unschätzbarem Wert. Überprüfe, ob der Kurs Möglichkeiten zur Interaktion mit Dozenten und Mitstudierenden bietet. Eine engagierte Community kann dir helfen, Schwierigkeiten zu überwinden und neue Ideen zu entwickeln.
💡Auch interessant:
| Data Engineer Skills |
| Data Loss Prevention |
| Data Warehouse |
| Data Science Bootcamp |
| Wie wird man Data Analyst |
Unser hybrides Lernformat
Unser Data Science Course bietet eine Kombination aus interaktiven Online-Lernmodulen und Masterclasses, die von erfahrenen Data Scientists geleitet werden. Dieser Ansatz hat bereits über 10.000 Alumni überzeugt und uns eine Abschlussquote von über 94 % eingebracht.
Unsere pädagogische Methode basiert auf dem Prinzip „Learning-by-Doing“, was bedeutet:
- Praktische Anwendung: Alle Module beinhalten Online-Übungen, damit du die erlernten Konzepte sofort anwenden kannst.
- Masterclasses: Für jedes Modul werden 1 bis 2 Live-Masterclasses mit einem Dozenten organisiert, um deine Fragen zu klären, Methoden und Werkzeuge aus dem Bereich der Data Science zu besprechen.
Aktualität des Lehrplans
Das Feld der Data Science entwickelt sich ständig weiter. Achte darauf, dass der Lehrplan des Kurses auf dem neuesten Stand ist und die neuesten Technologien und Trends berücksichtigt. Dies stellt sicher, dass du relevante Fähigkeiten erwirbst.
Praktika und Projekte
Die Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln, ist von großer Bedeutung. Ein guter Kurs wird Praktika oder Projekte in echten Unternehmensumgebungen anbieten. Diese praktische Anwendung deines Wissens kann entscheidend sein, um das Gelernte zu festigen.
Während deiner Weiterbildung zum Data Scientist bei DataScientest übernimmst du die Leitung eines Praxisprojekts, das sowohl aus unserem Katalog als auch aus eigenen Vorschlägen stammen kann, sofern sie von unserem Lehrteam genehmigt werden. Dieses Projekt ist eine anspruchsvolle Gelegenheit, da es keine bereinigten Daten oder vortrainierten Modelle gibt. Doch keine Sorge, unsere Dozenten stehen dir während des gesamten Prozesses zur Seite.
Das Praxisprojekt ist ein wirksamer Weg, um die in der Weiterbildung erworbenen theoretischen Kenntnisse in die Praxis umzusetzen. Dies wird von Unternehmen hoch geschätzt, da es die Qualität deiner Ausbildung und erworbenen Fachkompetenzen gewährleistet. Darüber hinaus fördert es nicht nur technisches Wissen, sondern auch Soft Skills wie Informationsübermittlung, Ergebnispräsentation und Datenvisualisierung.
Dein Praxisprojekt wird einen erheblichen Teil deiner Zeit in Anspruch nehmen, mindestens ein Drittel der gesamten Weiterbildungszeit.
Jeder Schritt des Projekts betont einen spezifischen Aspekt der Weiterbildung, und du wirst von einem Betreuer begleitet, um sicherzustellen, dass du Fortschritte machst und die Inhalte des Data Science Course verstehst.
Die Aufgaben eines Data Scientists nach Abschluss des Data Science Course
Data Scientists entwickeln komplexe Analysemodelle, um Informationen aus Datenbanken zu extrahieren. Diese Modelle können dazu verwendet werden, das Verhalten von Kunden vorherzusagen oder geschäftliche und operationelle Risiken zu identifizieren.
- Erkunden: Untersuche Unternehmensdaten und lege fest, welche Daten extrahiert und verarbeitet werden sollen.
- Analysieren: Rufe relevante Daten ab und analysiere sie in Bezug auf den Produktionsprozess des Unternehmens, Verkauf oder Kundendaten.
- Prognostizieren: Erstelle prädiktive Modelle, um Entwicklungen vorherzusagen oder neue Zielwerte für das Unternehmen festzulegen.
- Modellieren: Bewertung der Ergebnisse der Datenanalyse und Modellierung, um sie für andere Abteilungen des Unternehmens verständlich, nutzbar und umsetzbar zu machen.
Wie kannst du deinen Data Science Course finanzieren?
Für die Finanzierung deiner Data Scientist-Weiterbildung stehen verschiedene Optionen zur Verfügung:
- Wenn du arbeitslos bist, auf Jobsuche oder von Arbeitslosigkeit bedroht, könntest du Anspruch auf einen Bildungsgutschein haben, der die gesamten Kosten deiner Weiterbildung abdeckt.
- Als Arbeitnehmer kannst du mit deinem Arbeitgeber die teilweise oder vollständige Finanzierung deiner Weiterbildung besprechen.
- Alternativ kannst du die Kosten der Weiterbildung selbst tragen und von einer Ratenzahlung profitieren, die bereits ab 375 € pro Monat möglich ist.
Data Science Course Fazit
Mit einem Data Science Course ebnet sich der Weg zu einer vielversprechenden Karriere in einem sich ständig weiterentwickelnden Bereich. Die Welt der Datenanalyse und -prognose steht dir offen. Mach den ersten Schritt und investiere in deine Zukunft als Data Scientist. Dein Erfolg beginnt hier!
