Weiterbildung 2024
Data Science Kompakt
Leitung: Hans-Jörg Steffe
April & Oktober 2024
#ADVKnowHow
Inhalt
Je Modul erhalten Sie hier verschiedene Einsatzgebiete. Im ersten Modul „Darum Data Science“ lernen Sie die Data Science Sprache kennen.
Nach dem zweiten Modul „Be a Data Artist“ ist es möglich, das Gelernte in Ihre Projekte einzusetzen. Sie lernen, wie Sie Daten richtig strukturieren und für die weitere Verwendung einsatzbereit machen. Hier gehen wir nach einem Schema vor, das sich im Allgemeinen sehr gut in Projekten einsetzen lässt.
Nachdem Sie Ihre Daten vorbereitet haben, ist es nötig, diese auch für weitere Analysen dementsprechend zur Verfügung zu stellen. Das heißt, eine Datenintegration ist nicht nötig. Hier werden die Daten aus der Datenbank dementsprechend geladen.
Data Analytics bedeutet mehr als nur Excel Sheets zu bearbeiten. Statistik ist ein sehr mächtiges Werkzeug, mit dem es möglich ist, aus den Daten sehr viel Information und Wissen abzuleiten, was in Entscheidungsprozessen Ihres Unternehmens integriert werden kann und soll. Dashboards und Visualisierungen sind überall vertreten und können leicht und schnell vom Gehirn verarbeitet werden. Um dies aber auch wirklich zu gewährleisten, setzt das Modul „Data Artist“ hier seinen Schwerpunkt.
Zeitraum
April 2024 (Präsenz) & Oktober 2024 (Online)
Zielgruppe
Dieser Lehrgang bietet sowohl Personen mit IT-Erfahrung als Spezialisten (EntwicklerInnen, DatenbankadministratorInnen, Systemengineers, …) als auch Personen aus dem Fachbereich (StatistikerInnen, BI-SpezialistInnen, Business-AnalystInnen, …) eine umfassende Weiterentwicklung für neue Standards und setzt die Grundlage für eine Entwicklung Richtung Data-Science-ExpertInnen.
Teilnahmegebühren
Gesamter Lehrgang (Modul 1-8)*
1.990,00 für ADV-Mitglieder | € 2.190,00 für Nicht-Mitglieder
* Die Preise verstehen sich pro Person, exkl. USt
weitere Bedingungen und Informationen entnehmen Sie bitte der Broschüre
Ort
Online oder Präsenz in Wien (solvistas academy Wien, Karl Popper Straße 2, 1100 Wien)
Anmeldefristen
Bis spätestens 2 Wochen vor Kursbeginn (siehe Folder)
Module
Übersicht Module
| Modul | Datum | Themenschwerpunkt |
|---|---|---|
| Modul 1 | 16. April 2024 (Präsenz Wien) 10. September 2024 (online) | Darum Data Science • Die Grundlagen von Data Science • Der Mehrwert beim Einsatz von Data Science • Data-Science-Rollen • Das Berufsbild Data Scientist • Die Unterschiede zwischen Data Lake, Data Engineering, Data Mining, Digitalisierung und Big Data • Unterschied und Klärung der Begriffe IoT und Cloud Computing • Data-Science-Projektablauf • Wert der Daten verstehen |
| Modul 2 | 16. April 2024 (Präsenz Wien) 11. September 2024 (online) | Be a Data Artist/ Datenvisualisierung • Grundlagen und Vorteile von Visualisierungen • Allgemeine Designrichtlinien • UX-Design-Richtlinien • Reports und Dashboard-Designs • Analyse von Reports |
| Modul 3 | 17. April 2024 (Präsenz Wien) 24. September 2024 (online) | Datenarchitektur • Überblick über das Thema Datenarchitektur (Big Picture Data Architecture) • Klassische DWH-Architektur • Herausforderungen und Lösungsansätze im Big-Data-Bereich • Unterschiede zwischen Data Lakes, Data Hubs, Data Meshes und Data Fabrics • Vorteile des Cloud Computing • Die Schritte von der Vision bis zur Umsetzung (Checkliste zum Projekt-Setup) |
| Modul 4 | 17. April 2024 (Präsenz Wien) 25. September 2024 (online) | Datenmodellierung und -aufbereitung • DWH-Modellierungsgrundlagen Inmon, Kimball, Linstedt • Was ist der Unterschied zw. ETL und ELT? • Wie historisiert man Daten? • Welche Arten der Datenbereinigung gibt es, um die Qualität zu steigern? • Was ist CDC und welche Implementierungsarten gibt es? |
| Modul 5 | 23. April 2024 (Präsenz Wien) 8. Oktober 2024 (online) | Datenintegration • NoSQL • Datenintegration mit NoSQL • Datenintegration im Big Data Umfeld und in Cloud Umgebungen • ETL-Strecken bauen und worauf dabei zu achten ist • Die Qualität bestehender Datenintegrations-Strecken einordnen • Scheduling Möglichkeiten |
| Modul 6 | 23. April 2024 (Präsenz Wien) 9. Oktober 2024 (online) | Analytics in theory • Grundlagen von Machine Learning und Artificial Intelligence • Arten von Zielsetzungen und Aufgaben im Bereich Data Analytics • Methoden und Algorithmen • Einsatz von Methoden aus dem Machine Learning und deren Einsatz |
| Modul 7 | 24. April 2024 (Präsenz Wien) 22. Oktober 2024 (online) | Analytics in action • Überblick über Tools für Datenanalyse • Einsatz von ML-Algorithmen • Einfaches Anwenden von Algorithmen in Python • Tuning – wie können bessere Ergebnisse erzielt werden? • Ablauf einer Datenanalyse |
| Modul 8 | 24. April 2024 (Präsenz Wien) 23. Oktober 2024 (online) | Trends und use-cases • aktuelle/neue Schlagwörter aus der Welt von Data Science • Wichtigkeit der Datenstrategie • aktuelle Anwendungsfälle von Data Science • neue Arbeitsformen durch Data Science |