Python Developer*in mit Zusatzqualifikation Web Services Weiterbildung bei brainymotion

Über die Weiterbildung

Python Developer*in mit Zusatzqualifikation Web Services bei brainymotion mit Kursort Eschborn ist eine Berufliche Qualifizierung im Bereich Python-Programmierung. Bei positiver individueller Prüfung kann ein Bildungsgutschein die notwendigen Kurskosten vollständig decken.

Dauer: 3–6 Monate (Teilzeit, Combined Learning). Standorte u. a.: Eschborn, München. Ohne Förderung: 1.000–5.000 € – bei vollständiger Bewilligung können die notwendigen Kurskosten zu 100 % übernommen werden.

Beschreibung des Anbieters

Die Weiterbildung zur Python Developer*in richtet sich an Personen, die mit Automatisierung und Machine Learning in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Automatisierung und Machine Learning feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Automatisierung und auf Machine Learning zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Automatisierung und Machine Learning in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund um Automatisierung und rund um Machine Learning systemati

Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Automatisierung und Machine Learning bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Automatisierung in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Machine Learning parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Automatisierung und Machine Learning explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Automatisierung und im Umgang mit Machine Learning auf den Gesamtprozess auswirken.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Automatisierung und Machine Learning gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Automatisierung als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Machine Learning ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Automatisierung und Machine Learning in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Automatisierung und Machine Learning in ihrem jeweiligen

Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Automatisierung und Machine Learning in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Automatisierung gewonnene Erkenntnisse und mit Machine Learning aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Automatisierung und Machine Learning in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Automatisierung und Machine Learning dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar und transparent zu gestalten.