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Data Science Zertifikat: Methoden und Big Data
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- München
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn 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
- Die Weiterbildung vermittelt fundierte Kenntnisse zentraler Data-Science-Methoden im Umgang mit großen und komplexen Datenmengen. Im Fokus stehen statistische Verfahren, datengetriebene Modellierung sowie die Verarbeitung und Analyse von Big-Data-Strukturen. Ziel ist es, umfangreiche Datenbestände systematisch auszuwerten und belastbare Entscheidungsgrundlagen zu entwickeln.
- Modul 1: Grundlagen von Data Science
- Modul 2: Statistische Methoden und Modellierung
- Modul 3: Big-Data-Technologien und -Strukturen
- Modul 4: Analyseprozesse und Ergebnisbewertung
- Methodische Einordnung
- Rolle von Data Science im Unternehmenskontext
- Unterschied zwischen Data Analytics und Data Engineering
- Typische Projektphasen in Data-Science-Vorhaben
- Anforderungen an Datenqualität und Dokumentation
- Analyse komplexer Datensätze
- Deskriptive und inferenzstatistische Verfahren
- Korrelations- und Regressionsmodelle
- Grundlagen prädiktiver Modellierung
- Bewertung von Modellgüte und Validität
- Umgang mit großen Datenmengen
- Merkmale von Big Data
- Verteilte Datenverarbeitung und Skalierung
- Strukturierte und unstrukturierte Datenquellen
- Datenmanagement und Governance
- Von Daten zu Entscheidungen
- Strukturierung analytischer Fragestellungen
- Interpretation komplexer Analyseergebnisse
- Dokumentation und Reproduzierbarkeit
- Reflexion von Unsicherheiten und Grenzen
- Absolventinnen und Absolventen können Data-Science-Methoden auf große Datenmengen anwenden und analytische Modelle fachgerecht bewerten. Sie sind in der Lage, Big-Data-Strukturen zu analysieren, Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten und datenbasierte Entscheidungsprozesse methodisch fundiert zu unterstützen.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Wuppertal
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Wiesbaden
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Ulm
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Saarbrücken
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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.
04 · Anbieter
Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten
605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
Nutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen.
- Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.
06 · Kurse
531 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 531 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
531 Kurse zum Vergleich.
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