Data Scientist - Boot Camp - Ein einzigartiges Lern- und Zertifizierungsprogramm!

Data Scientist Bootcamp - In Zusammenarbeit mit IBM

Ein einzigartiges Lern- und Zertifizierungsprogramm!

Über das Bootcamp

Dieses Data Science Bootcamp, in Partnerschaft mit IBM, beschleunigt Ihre Karriere im Bereich Data Science und vermittelt Ihnen die weltklasse Ausbildung und Fähigkeiten, die Sie benötigen, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Der Kurs bietet eine umfassende Ausbildung in den gefragtesten Fähigkeiten in Data Science und maschinellem Lernen, mit praktischen Erfahrungen mit wichtigen Werkzeugen und Techniken, einschließlich Python, R, Tableau und Konzepten des maschinellen Lernens. Werden Sie Data Scientist, indem Sie in die Nuancen der Dateninterpretation eintauchen, Techniken wie maschinelles Lernen und leistungsstarke Programmierfähigkeiten beherrschen, um Ihre Karriere im Bereich Data Science auf die nächste Stufe zu heben.

Diese Zusammenarbeit zwischen AVC und IBM führt die Teilnehmer in einen integrierten Blended-Learning-Ansatz ein, der sie zu Experten in Data Science macht. Dieser Data-Science-Kurs, in Zusammenarbeit mit IBM, wird den Studierenden helfen, sich auf Führungspositionen als Data Scientists vorzubereiten.

Hauptmerkmale

• Kurs und Material auf Englisch
• Anfänger - Fortgeschrittenen-Niveau für angehende Fachkräfte
• 11 Monate langes Live-Online-Bootcamp und E-Learning (selbstgesteuert)
• 1 Jahr Zugang zu selbstgesteuertem eLearning-Inhalt und Klassenaufzeichnungen
• 38 Stunden eLearning-Videoinhalte
• Empfohlene Studienzeit: 240 Stunden
• Exklusive Hackathons und Ask-Me-Anything-Sitzungen von IBM
• Erstklassiger Lehrplan mit integrierten Laboren
• Erhalten Sie branchenanerkannte IBM-Zertifikate für IBM-Kurse.
• Live-Online-Masterclasses, die von IBM-Experten durchgeführt werden.
• Zertifizierung für jeden Kurs und Bootcamp-Zertifizierung nach Abschluss

Ergebnisse des Programms

• Erwerben Sie ein tiefes Verständnis der Datenstruktur und Datenmanipulation.
• Verstehen und verwenden Sie lineare und nicht-lineare Regressionsmodelle sowie Klassifikationstechniken zur Datenanalyse.
• Erwerben Sie ein tiefes Verständnis für überwachte und unüberwachte Lernmodelle wie lineare Regression, logistische Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, K-NN und Pipelines.
• Führen Sie wissenschaftliche und technische Berechnungen mit dem SciPy-Paket und seinen Unterpaketen durch, zum Beispiel: Integrate, Optimize, Statistics, IO und Weave.
• Sammeln Sie Erfahrung in mathematischen Berechnungen mit den Paketen NumPy und scikit-learn.
• Beherrschen Sie die Konzepte von Empfehlungssystemen und Zeitreihenmodellierung und erwerben Sie fundierte Kenntnisse der Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen des maschinellen Lernens.
• Lernen Sie, wie man Daten mit Tableau analysiert und werden Sie darin versiert, interaktive Dashboards zu erstellen.

Lernpfad zur Data Science-Zertifizierung

• Programmierung Grundlagen
• SQL-Zertifizierungskurs
• Python für Data Science (IBM)
• Angewandte Datenwissenschaft mit Python
• Maschinelles Lernen mit Python
• Tableau Desktop Specialist Zertifizierungstraining
• Data Scientist Capstone

Optionale Kurse - Bonusmaterial

• Business-Analyse mit Excel
• R-Programmierung für Data Science
• PL-300 Microsoft Power BI-Zertifizierungstraining
• Grundlagen der generativen KI, Prompt Engineering & ChatGPT

Abgedeckte Werkzeuge

• Python
• Scikit Learn
• Tableau
• PowerBI
• Numpy
• PyTorch
• Midjourney
• Pandas
• Seaborn
• SciPy
• MySQL
• ChatGPT
• DALL-E2
• Barde

Wer sollte sich für dieses Programm anmelden?

Die Rolle des Data Scientists erfordert eine Mischung aus Erfahrung, Data-Science-Wissen und der Verwendung der richtigen Werkzeuge und Technologien. Es ist eine solide Karrierewahl sowohl für neue als auch für erfahrene Fachkräfte. Angehende Fachkräfte mit jedem Bildungsweg und einem analytischen Denkansatz sind am besten geeignet, das Data Scientist Bootcamp zu absolvieren.

• IT-Profis
• Analytik-Manager
• Business-Analysten
• Bank- und Finanzfachleute
• Marketing-Manager
• Manager für Lieferketznetzwerke
• Anfänger oder Absolventen

Voraussetzungen

Es sind keine formalen Bildungsabschlüsse erforderlich. Professionelle, die in diesem Data-Science-Training erfolgreich sein möchten, sollten jedoch Folgendes mitbringen:

• Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik
• Grundkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache

Lernpfad

Kurs 1: Programmiergrundlagen

Wichtige Lernziele

• Erwerben Sie Kenntnisse in sowohl prozeduraler als auch objektorientierter Programmierung.
• Erkennen Sie die Vorteile und Nutzen der Verwendung von Python als Programmiersprache.
• Lernen Sie die verschiedenen Arten von Schleifen in Python kennen.
• Erforschen Sie das Konzept des Variablenbereichs innerhalb von Funktionen.
• Erklären Sie die Prinzipien und Merkmale der objektorientierten Programmierung.
• Machen Sie sich mit Jupyter Notebook und seinen praktischen Anwendungen vertraut.
• Implementieren Sie Python-Bezeichner, Einrückungen und Kommentare effektiv.
• Verstehen Sie die Datentypen, Operatoren und String-Funktionen von Python.
• Beschreiben Sie Methoden, Attribute und Zugriffsmodifizierer in Python.

Kurs 2: SQL-Zertifizierungskurs

Wichtige Lernziele

• Entwickeln Sie ein umfassendes Verständnis von Datenbanken und ihren Beziehungen.
• Erwerben Sie Fachkenntnisse in verschiedenen SQL-Lektionen, einschließlich Filtern, Sortieren, Aliasierung, Aggregatbefehlen, Gruppierung und bedingten Anweisungen.
• Lernen Sie, wie man gängige Abfragewerkzeuge verwendet und mit SQL-Befehlen arbeitet.
• Beherrschen Sie Transaktionen, die Erstellung von Tabellen und Ansichten für eine effiziente Datenbankverwaltung.
• Erforschen Sie verschiedene SQL-Funktionen wie Zeichenfolgen-, mathematische, Datum- und Uhrzeit- sowie Mustervergleichsfunktionen.
• Verstehen und Ausführen von gespeicherten Prozeduren zur Durchführung komplexer Operationen
• Verstehen Sie die Funktionen der Benutzerzugriffskontrolle, um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Lektion 3: Python für Data Science (IBM)

Wichtige Lernziele

• Erstelle dein erstes Python-Programm mit Variablen, Strings, Funktionen, Schleifen und Bedingungen.
• Verstehen und Anwenden von Konzepten im Zusammenhang mit Listen, Mengen,
• Dictionaries, Bedingungen, Verzweigungen, Objekten und Klassen in Python.
• Nutzen Sie die Pandas-Bibliothek, um Daten zu laden, zu manipulieren und zu speichern sowie Dateien in Python zu lesen und zu schreiben.

Lektion 4: Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Wichtige Lernziele

• Erforschen Sie die Prozesse der Datenvorbereitung, des Modellbaus und der Bewertung.
• Wenden Sie Python-Konzepte im Zusammenhang mit Strings, Lambda-Funktionen und Listen umfassend an.
• Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnis von NumPy und seinen Anwendungen, einschließlich Array-Indizierung und Slicing-Techniken.
• Wenden Sie die Prinzipien der linearen Algebra in der Datenanalyse an, einschließlich ihrer Anwendung in der Analysis.
• Erlangen Sie ein klares Verständnis von statistischen Konzepten wie Schiefe, Kovarianz und Korrelation.
• Berechnen Sie Maße der zentralen Tendenz und Streuung in den Daten.
• Beschreiben Sie die Nullhypothese und die Alternativhypothese in der Hypothesentestung.
• Untersuchen Sie verschiedene
• Arbeiten Sie mit den beiden primären Datenstrukturen von pandas: Series und DataFrame.
• Bereiten Sie Daten mit Daten-Binning-Techniken vor, formatieren, normalisieren und standardisieren Sie sie.
• Erstellen Sie effektive Visualisierungen mit Matplotlib, Seaborn, Plotly und Bokeh.

Kurs 5 - Maschinelles Lernen mit Python

Wichtige Lernziele

• Untersuchen Sie verschiedene Arten des maschinellen Lernens und verstehen Sie deren einzigartige Merkmale.
• Analysieren Sie die Pipeline des maschinellen Lernens und gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis der wichtigsten Operationen, die an den Machine Learning Operations (MLOps) beteiligt sind.
• Erforschen Sie das überwachte Lernen und seine breite Palette an Anwendungen.
• Verstehen Sie die Konzepte von Overfitting und Underfitting und lernen Sie Techniken, um diese zu erkennen und zu verhindern.
• Analysieren Sie verschiedene Regressionsmodelle und identifizieren Sie deren Eignung für spezifische Szenarien.
• Listen Sie verschiedene Arten von Klassifikationsalgorithmen auf und verstehen Sie deren spezifische Anwendungen.
• Beherrschen Sie verschiedene Arten von unüberwachten Lernmethoden und bestimmen Sie deren angemessene Anwendung.
• Erwerben Sie ein tiefes Verständnis für verschiedene Clustering-Techniken im Bereich des unüberwachten Lernens.
• Untersuchen Sie verschiedene Ensemble-Modellierungstechniken wie Bagging, Boosting und Stacking.
• Bewerten und vergleichen Sie verschiedene Machine-Learning-Frameworks, einschließlich TensorFlow und Keras.
• Erstellen Sie eine Empfehlungsmaschine mit PyTorch.

Kurs 6 - Tableau Desktop Specialist Zertifizierungstraining

Wichtige Lernziele

• Erwerben Sie Fachkenntnisse in verschiedenen Visualisierungstechniken, wie z.B.
• Heatmaps, Treemaps, Wasserfalldiagramme und Pareto-Diagramme.
• Geschickt mit Filtern, Parametern und Sets arbeiten, um Daten effektiv zu manipulieren.
• Werden Sie versiert im Umgang mit speziellen Feldtypen und von Tableau generierten Feldern sowie im Erstellen und Verwenden von Parametern.
• Lernen Sie, wie man verschiedene Diagramme, interaktive Dashboards und fesselnde Story-Oberflächen erstellt und wie man Erkenntnisse effektiv teilt.
• Erwerben Sie Kenntnisse im Datenmischen, Erstellen von Datenauszügen und effizienten Organisieren und Formatieren von Daten.
• Verstehen Sie die Bedeutung von Metadaten und deren Anwendung in Tableau.
• Beherrschen Sie verschiedene Berechnungen, einschließlich arithmetischer, logischer, Tabellen- und Detailstufenberechnungen (LOD).

Kurs 7 - Data Scientist Capstone

Wichtige Lernziele

Datenverarbeitung: Verschiedene Techniken nutzen, um Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse zu verwandeln
Modellierung: Einsatz von Techniken wie Regression und Entscheidungsbäumen zur Erstellung genauer und intelligenter Machine-Learning-Modelle, die in der Lage sind, Vorhersagen zu treffen.
Python oder SAS: Entwicklung Ihres Modells und Durchführung einer vollständigen Modellierungsübung, einschließlich Datenaufteilung, Testen und Validieren der Daten mithilfe des k-fachen Kreuzvalidierungsprozesses.
Modell Feinabstimmung: Anwendung verschiedener Techniken zur Verbesserung der Genauigkeit des Modells und Auswahl des leistungsstärksten Champion-Modells
Dashboarding und Ergebnispräsentation: Verwendung von Tableau zur Erstellung eines Dashboards mit aussagekräftigen Einblicken zur Präsentation Ihrer Endergebnisse

Optionale Kurse - Bonusmaterial

1. Business Analytics mit Excel

Melden Sie sich für diesen Kurs an, um praktische, datengestützte Entscheidungsfähigkeiten zu erlangen, indem Sie Datenanalyse und Statistik beherrschen. Durch den Einsatz von Excel werden Sie die Expertise erwerben, um anspruchsvolle Datenanalysen durchzuführen, was Ihnen ermöglicht, fundierte Geschäftsentscheidungen mit Zuversicht zu treffen.

Wichtige Lernziele

• Verstehen Sie die Bedeutung von Business Analytics und deren Rolle in verschiedenen Branchen.
• Lernen Sie, wie man komplexe Datensätze effizient mit Pivot-Tabellen und Slicern analysiert.
• Verstehen Sie die Grundlagen der Excel-Analysefunktionen und der bedingten Formatierung.
• Lösen Sie stochastische und deterministische Analyseprobleme mit den leistungsstarken Tools von Excel, einschließlich Szenario-Manager, Solver und Zielwertsuche.
• Wenden Sie statistische Werkzeuge und Konzepte wie gleitende Durchschnitte, Hypothesentests, ANOVA und Regression auf Datensätze mit Excel an.
• Stellen Sie Ihre Ergebnisse effektiv mit Diagrammen und Dashboards dar.
• Lernen Sie die neuesten Microsoft-Analysetools und -technologien kennen.

2. R-Programmierung für Data Science

R-Programmierung ist ein wichtiges Werkzeug für die Datenanalyse und unerlässlich für angehende Data-Science-Profis. Dieser Kurs lehrt Ihnen, wie man R-Code schreibt, R-Datenstrukturen erkundet und benutzerdefinierte Funktionen erstellt. Am Ende des Kurses werden Sie gut vorbereitet sein, Ihr erstes Datenanalyseprojekt zu starten.

Wichtige Lernziele

• Lernen Sie grundlegende Konzepte wie Mathematik, Variablen, Strings, Vektoren, Faktoren und Vektoroperationen in R kennen.
• Erwerben Sie grundlegende Kenntnisse über Arrays und Matrizen, Listen und Datenrahmen.
• Erforschen Sie Bedingungen und Schleifen, Funktionen in R, Objekte, Klassen und Debugging.
• Meistern Sie die Kunst, Text-, CSV- und Excel-Dateien genau zu lesen und zu bearbeiten.
• Lernen Sie, wie man Datenobjekte in R speichert und schreibt.
• Verstehen und effektiv mit Zeichenfolgen und Datumsangaben in R arbeiten.

3. Microsoft Power BI-Zertifizierungstraining

Microsoft Power BI bietet leistungsstarke Werkzeuge zur Datenanalyse und zur Gewinnung wertvoller Geschäftseinblicke durch interaktive Dashboards. Dieser umfassende Power BI-Schulungskurs ermöglicht es Ihnen, das volle Potenzial auszuschöpfen, sodass Sie Geschäftsherausforderungen lösen und die Abläufe effektiv verbessern können. Im Laufe des Kurses lernen Sie, Dashboards aus veröffentlichten Berichten fachkundig zu entwickeln, Quick Insights zu nutzen, um wertvolle Muster schnell zu entdecken, und praktische Ansätze für verschiedene Aufgaben innerhalb von Power BI zu übernehmen, von der Datensammlung bis zur eingehenden Analyse. Zusätzlich bietet der Kurs hilfreiche Fehlersuche-Techniken, um verschiedene Probleme zu beheben, die beim Einsatz von Power BI auftreten können.

Wichtige Lernziele

• Erstellen Sie dynamische Dashboards aus veröffentlichten Berichten, um die Datenvisualisierung und Interaktivität zu verbessern.
• Schnell Visualisierungen und Dashboards mit schnellen Einblicken erstellen, um wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
• Nutzen Sie natürliche Sprache in der Q&A-Funktion, um visuelle Darstellungen für umsetzbare Erkenntnisse zu erstellen.
• Erstellen und verwalten Sie Datenwarnungen, um über wichtige Änderungen in Ihren Daten informiert zu bleiben.
• Lernen Sie Best Practices für das Layout von Berichten und die Datenvisualisierung, um die Wirkung Ihrer Berichte zu maximieren.
• Integrieren Sie Formen in Ihre Berichte, um wichtige Elemente zu gestalten und zu betonen, um Geschichten zu erzählen.
• Integrieren Sie benutzerdefinierte Visualisierungen in Ihre Berichte und Dashboards.
• Führen Sie ein umfassendes Power BI-Datenanalyse- und Visualisierungsprojekt von Anfang bis Ende durch.

4. Grundlagen der generativen KI, Prompt Engineering & ChatGPT

In diesem Kurs werden die Teilnehmer generative KI-Modelle, insbesondere ChatGPT, umfassend studieren. Der Lehrplan umfasst die wesentlichen Prinzipien der generativen KI, Prompt-Engineering, erklärbare KI, konversationelle KI, ChatGPT und andere große Sprachmodelle.

5. Branchen-Masterclass von IBM

Nehmen Sie an diesem interaktiven Online-Industrie-Masterclass teil, um Einblicke in Fortschritte in der Datenwissenschaft und KI-Techniken zu gewinnen.

FRAGEN UND ANTWORTEN

Wie lange dauert es, Bootcamp abzuschließen?

Dank der Kombination aus E-Learning und Live-Online-Bootcamp dauert das Programm normalerweise 11 Monate (5–10 Stunden/Woche).

Sie können es jedoch auf Anfrage schneller erledigen. Zögern Sie nicht, uns für eine bessere Lösung zu kontaktieren!

Einige Menschen können das Programm relativ schnell durchlaufen (etwa 3 Monate), während andere mehr Zeit benötigen. Hinweis: Einige andere Masterprogramme dauern länger. Dies ist eine Schätzung.

Sie haben 365 Tage lang Zugang zu den E-Learning-Videos und aufgezeichneten Lektionen des Programms.

Was ist ein Bootcamp für Data Scientists?

Data-Science-Kurse sind Bildungsprogramme, die darauf ausgelegt sind, den Studierenden die Fähigkeiten und Informationen zu vermitteln, die notwendig sind, um Programmierung, Statistik, maschinelles Lernen und Fachwissen zu nutzen, um große und komplexe Datensätze zu analysieren, zu bewerten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. In diesem Data-Science-Kurs werden Sie viele Konzepte unterschiedlicher Komplexität kennenlernen – von Anfänger- bis hin zu Mittelstufen- und Fortgeschrittenenniveau.

Was ist der Wert des Masterzertifikats?

AVCs Bootcamp hilft Ihnen, gefragte Fähigkeiten schneller zu meistern und Ihre Vermarktungsfähigkeit zu steigern. Unabhängig von Ihren Karrierezielen, ob Sie Anfänger sind oder nach Möglichkeiten suchen, Ihre Fähigkeiten zu verbessern, um die Karriere zu wechseln, ist AVCs Bootcamp die Investition wert. Diese Zertifikate sind sehr begehrt.

Hinweis: Dieses Bootcamp ist nicht gleichwertig mit einem Universitätsabschluss. Wir sind keine Universität. Dieser Bootcamp-Masterabschluss bedeutet, dass Sie das gesamte Programm und alle wesentlichen Kenntnisse über das Fach abgeschlossen haben und das Fach vollständig „beherrschen“ können.

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist ist jemand, der große Mengen an Daten sammelt, bereinigt, analysiert und visualisiert, um sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen und diese den Führungskräften zu kommunizieren. Diese Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt und in ein Analysesystem eingespeist, wo statistische Analysen durchgeführt werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Solche umsetzbaren Erkenntnisse helfen, komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und bessere Entscheidungen zu treffen. Datenwissenschaftler verwenden datenwissenschaftliche Techniken wie explorative Datenanalyse, statistische Modellierung und maschinelles Lernen, um verborgene Muster in Daten zu entdecken. Wenn Sie eine Karriere als Data Scientist anstreben, kann Ihnen dieser Data-Science-Kurs helfen, all diese Verantwortlichkeiten zu bewältigen.

Wer sind die Dozenten für diesen Kurs? Wie werden sie ausgewählt?

Unsere hochqualifizierten Data-Science-Trainer sind Branchenexperten mit jahrelanger relevanter Erfahrung in maschinellem Lernen, Python für Data Science und angewandter Data Science.

Alle haben einen strengen Auswahlprozess durchlaufen, der eine Profilüberprüfung, technische Bewertung und eine Schulungsdemonstration umfasst, bevor sie zertifiziert werden, um für uns zu unterrichten. Wir stellen auch sicher, dass nur Trainer mit hohen Alumni-Bewertungen auf unserer Fakultät bleiben.

Warum sich für das Data Scientist Bootcamp bei AVC anmelden?

Nach Abschluss dieses Data-Science-Kurses erhalten Sie IBM-Zertifikate für die jeweiligen Kurse im Lernpfad. Diese Zertifikate werden Ihre Fähigkeiten bestätigen und Ihre Datenwissenschaftskompetenz validieren.

Zusätzliche Vorteile dieses Kurses sind:

• Meisterklassen von IBM-Experten
• „Frag mich irgendetwas“ -Sitzungen mit der IBM-Führung
• Exklusive Hackathons, die von IBM veranstaltet werden
• Branchenanerkanntes Data-Science-Zertifikat
• Live-interaktive Sitzungen zu den neuesten KI-Trends, wie generative KI, Prompt Engineering, erklärbare KI und mehr
• Erfahren Sie mehr über ChatGPT, DALL-E, Midjourney und andere bedeutende Werkzeuge.

Was sind die Anforderungen für das Data Scientist Bootcamp?

Keine Vorkenntnisse sind erforderlich, um am Programm teilzunehmen. Die Schulung beginnt auf einem Einführungniveau und schreitet (Schritt für Schritt) bis zum Expertenniveau voran. Am Ende des Programms werden Sie über ein umfassendes Wissensfundament verfügen und in der Lage sein, Ihre Fähigkeit zu demonstrieren, Ihr neues Wissen in einer Vielzahl praktischer Aufgaben und Projekte anzuwenden.

Wie ist das Format des Bootcamps? Muss ich zu einem Schulungszentrum kommen?

Die Programme sind vollständig Fernstudiengänge. Die Komponenten sind praktische E-Learning-Kurse, die Sie in Ihrem eigenen Tempo und nach Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können und auf die Sie auch von Ihrem Mobiltelefon (unserer App) zugreifen können.

Es gibt auch Online-Klassenzimmer-Sitzungen über unser fortschrittliches professionelles Fernlernsystem. Wir haben eine Auswahl an Zeitfenstern zur Auswahl, und wir zeichnen die Sitzungen immer auf, damit Sie sie anhören können, falls Sie etwas verpasst haben oder Informationen wiederholen möchten. Es ist immer jemand zur Stelle, um Ihnen zu helfen und Sie zu unterstützen, wenn Sie Fragen zu den Fähigkeiten haben, die Sie lernen.

Wann kann ich Bootcamp-Live-Online-Kurse belegen?

Die Zeiten der einzelnen Kurse variieren je nach Gruppe. Sie erhalten Zugang zu einem Dashboard mit einer Vielzahl von Zeitfenstern für dieselbe Sitzung/dasselbe Thema. Sie entscheiden, welches Datum und welche Uhrzeit Ihnen am besten passt. Einige sind an Wochentagnachmittagen geplant, während andere an Wochenenden morgens oder abends stattfinden. Der Zeitplan basiert auf Faktoren wie der Anzahl der interessierten Teilnehmer und der Verfügbarkeit der Dozenten. Wenn Sie eine Sitzung verpassen, können Sie sich immer die Aufzeichnungen dieser Sitzung ansehen. Du wirst nie etwas verpassen!

Wann kann ich mein Master-Zertifikat freischalten?

Sie müssen mindestens 85% des Kurses abschließen, um Ihr Zertifikat freizuschalten. Dies gilt für alle Masterprogramme. Eines der Kriterien für den Erhalt des Master-Zertifikats ist die Teilnahme an den Live-Kursen. Wenn Sie jedoch nicht live teilnehmen können, aber die Aufzeichnungen ansehen können, können wir eine Ausnahme machen. Es ist wichtig, dass Sie die Aufzeichnungen ansehen, wenn Sie nicht an den Live-Sitzungen teilnehmen können.

Welche Art von Unterstützung werde ich erhalten?

Wir bieten Unterstützung per E-Mail, Chat und Telefon an. Wir haben auch ein engagiertes Team, das auf Anfrage über unser Community-Forum Unterstützung bietet. Darüber hinaus haben Sie lebenslangen Zugang zum Community-Forum, auch nachdem Sie Ihre Kurse bei uns abgeschlossen haben.

Warum Data Scientist werden?

Data Scientist zu werden, ist lukrativ und zugleich faszinierend, angesichts des robusten Wachstums der Branche. Die Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists übersteigt das Angebot, was bis 2024 zu einem Talentmangel von 250.000 Fachkräften führen wird.

Wie wird der Karriereweg nach Abschluss des Data Scientist Bootcamps aussehen?

Organisationen in verschiedenen Branchen verlassen sich stark auf datengestützte Entscheidungsfindung für wettbewerbsorientiertes Wachstum. Dieser Wandel hat die Rolle des Data Scientists zu einer der vielversprechendsten Karrieremöglichkeiten auf dem aktuellen Arbeitsmarkt gemacht. Qualifizierte Datenfachleute, die komplexe Daten analysieren und interpretieren können, sind sehr gefragt. Sie können mit wettbewerbsfähigen Gehältern, Aufstiegsmöglichkeiten und der Chance rechnen, mit modernster Technologie zu arbeiten.

Der Abschluss des Data-Science-Kurses bei AVC eröffnet mehrere vielversprechende Karrierewege, darunter Positionen als Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer oder Business Intelligence Analyst.

Rollen wie Dateningenieur in spezialisierten Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder der Computer Vision sind ebenfalls viable Optionen. Diese Karrieren erstrecken sich über verschiedene Branchen wie IT, Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel.

Können frischgebackene Absolventen sich nach Abschluss dieses Data Scientist Bootcamps auf Jobs bewerben?

Datenwissenschaftler sind heute sehr gefragt, und Unternehmen sind bereit, höhere Gehälter für Einstiegspositionen zu zahlen. Sie müssen jedoch tiefgehende Kenntnisse in Data Science nachweisen und Branchenerfahrung sammeln, um ein Data Scientist zu werden. Unser Data-Science-Kurs stattet Absolventen mit allen notwendigen Fähigkeiten aus, damit sie bereit für die Branche sind und erfolgreiche Data Scientists werden können.

Dieses Online-Datenwissenschaftsprogramm umfasst angewandte Datenwissenschaftsaufgaben und reale Datenwissenschaftsprojekte, was es zu einer unglaublichen Option macht, Ihre Reise in der Datenwissenschaft zu beginnen.

Welche Branchen nutzen Data Science am meisten?

Data Science findet Anwendung in wichtigen Industriesektoren wie Gesundheitswesen, Banken und Finanzen, Einzelhandel, Automobilindustrie, Marketing, Fertigung und Regierung. Branchen wie Technologie, Werbung, Energie und Versorgungsunternehmen beschäftigen ebenfalls viele Datenwissenschaftler. Dieser Data-Science-Zertifizierungskurs ist vorteilhaft, wenn Sie in einen dieser Sektoren als Fachkraft einsteigen möchten.