Data Science Grundlagen mit Machine Learning auf AWS DeepRacer

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
2. 2
   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
3. 3
   Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

1. 1
   Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die ihre Kenntnisse in Data Science und Machine Learning vertiefen möchten.
2. 2
   Die Weiterbildung besteht aus mehreren spezialisierten Modulen. Zunächst wird eine Einführung in die Grundlagen der Data Science gegeben, gefolgt von einem Aufbaukurs, der fortgeschrittene Techniken und Strategien vermittelt. Im Anschluss daran werden die Teilnehmer in die Welt des Machine Learning eingeführt, wobei der Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung mit AWS DeepRacer liegt.
3. 3
   Abschließend folgt ein Modul, das die Integration und Optimierung von Machine Learning Modellen auf AWS behandelt.
4. 4

   Wesentliche Inhalte der Module

   Einführung in die Data Science Grundlagen
   Grundlagen der Datenanalyse und -verarbeitung
   Statistische Methoden und Techniken
   Data Science Aufbaukurs
   Vertiefung der Kenntnisse in Datenanalyse
   Fortgeschrittene Techniken und Strategien in der Datenverarbeitung
   Einführung in Machine Learning mit AWS DeepRacer
   Grundlagen des Machine Learning
   Praktische Anwendung von Machine Learning Modellen mit AWS DeepRacer
   Integration und Optimierung von Machine Learning Modellen auf AWS
   Optimierung von Machine Learning Modellen
   Integration von Machine Learning Modellen in bestehende Systeme

1. 1

   Offenbach am Main

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   München

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   München

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Berlin

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Online

   Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   Vorhersagen aus Daten bauen

   Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

2. 2

   Datenpipelines und Cloud

   Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

3. 3

   Modelle erklären und verantworten

   Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen