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Data Scientist und Data Engineer - Vertiefung 2.0
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist New Horizons München - IT Computer und Business Trainings.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Stuttgart
- 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
- Kurs: Data Scientist und Data Engineer - Vertiefung
- Kursbeschreibung
- Der Kurs,,Data Scientist und Data Engineer - Vertiefung" richtet sich an Teilnehmende, die bereits erste Erfahrungen in Data Analytics gesammelt haben und nun sowohl technische Data-Engineering-Fähigkeiten als auch analytische Data-Science-Kompetenzen auf professionellem Niveau entwickeln möchten. Die Kombination von Datenintegration, Cloud-Architekturen, KI-Methoden und Machine Learning ermöglicht ein umfassendes Kompetenzprofil für moderne datengetriebene Unternehmen.
- Zielgruppe
- Data Analysts, angehende Data Scientists, Data Engineers, IT-Fachkräfte und Entwickler:innen, die ein erweitertes Skillset in Datenanalyse, Datenintegration und KI erwerben möchten.
- Kursniveau
- Fortgeschritten bis Profi
- Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
- Solide Kenntnisse in Python und SQL sind empfohlen. Erste Erfahrung mit Cloud-Technologien ist hilfreich.
- Python und SQL Grundlagen für Data Science und Engineering
- Die Teilnehmenden wiederholen und vertiefen ihre Kenntnisse in Python und SQL für die effiziente Aufbereitung und Abfrage von Daten. Praxisbeispiel: Extraktion und Transformation von Verkaufsdaten.
- Python for Data Science
- SQL Grundlagen
- Praxisbeispiel Verkaufsdaten
- Cloud- und Datenmanagement - Microsoft DP-900 und DP-203
- Es werden Datenbankkonzepte, Cloud-Grundlagen und Big Data-Prozesse in Azure vermittelt. Praxisbeispiel: Integration von Sensordaten in Azure Data Lake.
- Microsoft DP-900 Azure Data Fundamentals
- Microsoft DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure
- Relationale und NoSQL-Datenbanken
- Praxisbeispiel Azure Data Lake
- Visualisierung und Dashboards - Microsoft PL-300
- Die Teilnehmenden lernen, wie Daten in Power BI visualisiert und für Managemententscheidungen aufbereitet werden. Praxisbeispiel: Entwicklung eines KPI-Dashboards für ein mittelständisches Unternehmen.
- Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst
- Visualisierungstechniken
- KPI-Dashboards
- Praxisbeispiel KPI-Dashboard
- Grundlagen und Spezialisierung KI - Microsoft AI-900 und CertNexus CDSP
- Das Modul kombiniert eine Einführung in Künstliche Intelligenz mit vertieften Methoden der Data Science. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells zur Kundenabwanderung.
- Microsoft AI-900 Azure AI Fundamentals
- CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
- KI-Grundlagen
- Explorative Analysen und Prognosen
- Praxisbeispiel Kundenabwanderung
- Erweiterte Spezialisierung - Microsoft AI-102 und Deep Learning
- Die Teilnehmenden lernen, wie KI-Anwendungen entwickelt und moderne Deep-Learning-Frameworks genutzt werden. Praxisbeispiel: Entwicklung eines Bildklassifikationsmodells mit PyTorch.
- Microsoft AI-102 Azure AI Engineer Associate
- Deep Learning mit PyTorch
- Praxisbeispiel Bildklassifikation
- Zusatzinformationen
- Der Kurs ist AZAV-zertifiziert, über Bildungsgutschein und Qualifizierungschancengesetz (QCG) förderbar.
- Er eignet sich sowohl für Einzelpersonen als auch für B2B-Kund:innen. Durchführung über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de.
- Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.
- Fazit
- Die Weiterbildung,,Data Scientist und Data Engineer - Vertiefung" kombiniert technische und analytische Kompetenzen in einzigartiger Weise. Mit DP-900, DP-203, PL-300, AI-900, CDSP, AI-102 sowie Deep Learning erwerben die Teilnehmenden praxisorientierte Fähigkeiten für anspruchsvolle Datenprojekte.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Stuttgart
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 2
München
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 3
Nürnberg
Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
- 4
Nürnberg
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr über 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
Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 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
247 Kurse mit aktuellem Termin an 13 Orten
247Kurse mit aktuellem Termin
13Angebotsorte
247 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 13 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei New Horizons München - IT Computer und Business Trainings.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung
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- 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
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