Professional Certificate in Data Science (In Zusammenarbeit mit der Purdue University)

Professional Certificate in Data Science and Generative AI

In Zusammenarbeit mit der Purdue University und IBM

Programmdauer: 6 Monate (Live-Kurse & E-Learning)
Live-Klassen: 5–8 Stunden pro Woche (Wochenendkurse)
Fragen Sie uns nach dem nächsten Starttermin und den genauen Zeitplänen!

Das Professional Certificate in Data Science and Generative AI, das in Zusammenarbeit mit der Purdue University Online angeboten wird, umfasst einen umfassenden Lehrplan zum Erlernen von Data Science, maschinellem Lernen und generativer KI. Durch die Kombination von theoretischem Lernen und praktischer Anwendung erwerben Teilnehmende Kenntnisse in Programmierung, Datenmanagement, angewandter Data Science mit Python, Machine Learning, Deep Learning und Techniken der generativen KI.

Durch praxisnahe Projekte, Laborübungen und Mentoring-Sitzungen sammeln Lernende Erfahrungen mit branchenüblichen Tools und realen Anwendungsfällen und werden so auf Karrieren in Data Science, Machine Learning und Generativer KI vorbereitet. Das Programm richtet sich sowohl an Berufseinsteiger als auch an erfahrene Fachkräfte und bietet eine Mischung aus selbstgesteuerten Videos, Live-Virtuellen Klassen und interaktiven Praxisübungen.

Hauptmerkmale

• Kurse und Materialien in Englisch

• In Zusammenarbeit mit Purdue University Online

• Von Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau

• 6 Monate Live-Unterricht durch Branchenexperten (5–8 Stunden/Woche, Wochenendkurse)

• 250+ Stunden Live-Klassen und projektbezogene Betreuung durch Mentoren

• 25+ Stunden E-Learning Video-Inhalte

• Empfohlene Lern- und Übungszeit: 300+ Stunden

• Flexibles Lernen mit Aufzeichnungen der Sitzungen und 24/7-Zugang

• Einblick in Tools wie ChatGPT, Gemini, Keras, TensorFlow und weitere

• Interaktive Sitzungen zu den neuesten KI-Trends: GenAI, Prompt Engineering, LLMs u.v.m.

• 3 Capstone-Projekte und 25+ praktische Projekte aus verschiedenen Branchen

• Networking-Möglichkeiten über die Purdue Alumni Association

• Abschlusszertifikat von Purdue University Online

• Branchenanerkanntes IBM-Zertifikat für IBM-Kurse

Interaktives Lernerlebnis

• Peer Interaction: Austausch mit Mitlernenden und Mentoren in Echtzeit über Slack

• Flexibles Lernen: Zugriff auf Aufzeichnungen, um jederzeit aufzuholen

• Mentorship Sessions: Expertenunterstützung bei Projekten und Fragen

• Dedicated Support: Persönliche Betreuung durch einen Cohort-Manager

Über die Purdue University

Purdue University ist eine führende öffentliche Forschungsuniversität, bekannt für praxisorientierte Lösungen für drängende Probleme. Laut U.S. News & World Report gehört Purdue vier Jahre in Folge zu den 10 innovativsten Universitäten der USA und ist Vorreiter in Forschung und Innovation.

Welchen Mehrwert bringt die Purdue University in das Programm ein?

Der Lehrplan des Programms wird mit Unterstützung der Universität entwickelt und überprüft, was dem Programm eine hohe Qualität und ein gemeinsames Abschlusszertifikat verleiht. Bitte beachten Sie, dass die Live-Unterrichtsstunden nicht von tatsächlichen Fakultätsmitgliedern der Universität gehalten werden, sondern von vielen erfahrenen Branchenexperten, die für die jeweiligen Themen geeignet sind.

Lernziele

• Kernkonzepte der Statistik und SQL verstehen

• Grundlagen der KI, Anwendungen und Geschäftsauswirkungen erfassen

• Verteiltes und paralleles Rechnen auf GPUs durchführen

• Mathematische und wissenschaftliche Berechnungen mit NumPy, SciPy und Scikit-Learn beherrschen

• Data-Science-Workflows: Bereinigung, Exploration, Visualisierung, Hypothesentests

• NLP-Grundlagen mit Python NLTK, Textverstehen und -generierung

• Deep-Learning-Modelle mit Keras, TensorFlow und Cloud-Plattformen wie AWS SageMaker entwickeln

• Erweiterte KI-Themen: Generative AI, GPT, Explainable AI, GANs

• Computer-Vision- und Spracherkennungsanwendungen entwickeln

• Überwachtes und unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Zeitreihenmodellierung

• Deep-Learning-Modelle mit Flask/Django, Docker, Kubernetes und Serverless-Umgebungen bereitstellen

• Neuronale Netze und fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken wie Objekterkennung implementieren

• Power BI für Data Storytelling, interaktive Dashboards und Berichte nutzen

• Praktische Anwendungen von Generative AI im Business und Research kennenlernen

• Validierung von Machine-Learning-Modellen mit Genauigkeitsmetriken und Performance-Bewertung

Abgedeckte Fähigkeiten (18+)

• Datenanalyse & Statistik: Explorative Datenanalyse, deskriptive & inferenzielle Statistik

• Machine Learning: Modellerstellung, überwachtes & unüberwachtes Lernen, Ensemble Learning, Training, Optimierung, Evaluation, Validierung

• Deep Learning & KI: Deep Learning, Generative AI, Reinforcement Learning, NLP, Computer Vision, Spracherkennung

• KI-Techniken & Tools: Prompt Engineering, Explainable AI, Data Visualization, Machine Learning Algorithmen, Fine-Tuning

Zielgruppe

Das Programm richtet sich an Berufstätige aus verschiedenen Branchen. Ideal für Einsteiger und erfahrene Fachkräfte, die eine Karriere in Data Science und Generativer KI anstreben. Geeignet für Personen mit analytischem Denkvermögen, unabhängig vom Bildungsweg, z.B.:

• IT-Fachkräfte

• Softwareentwickler

• Analytics-Professionals

• Produktmanager

• Business-Analysten

• Technologieberater

Voraussetzungen

• Abitur oder Bachelor-Abschluss (oder gleichwertig)

• Grundkenntnisse in Programmierung und Mathematik

• Idealerweise 2+ Jahre Berufserfahrung (nicht zwingend)

Lernpfad

1. Programminitiation

2. Programmierauffrischung

3. Datenmanagement mit SQL

4. Python für Data Science (IBM)

5. Angewandte Data Science mit Python

6. Machine Learning

7. Deep Learning Spezialisierung

8. Essentials of Generative AI, Prompt Engineering & ChatGPT

9. Generative AI für Data Professionals

10. Generative AI Skills für Data Scientists (IBM)

11. Capstone-Projekt

Wahlfächer:

• Academic Masterclass (Purdue)

• Industry Masterclass (IBM)

• R Programming für Data Science (IBM)

• Datenvisualisierung mit Power BI

• Advanced Deep Learning & Computer Vision

• Natural Language Processing

• Data Ethics

FAQ (Auszug)

• Programmformat: Vollständig online, 80:20 Mischung aus praxisnahen Übungen und Theorie.

• Zeitplan: 6 Monate, 5–8 Stunden Wochenend-Live-Klassen, Aufzeichnungen verfügbar.

• Vollzeitjob möglich: Ja, Kurszeiten auf Wochenenden abgestimmt, Projekte flexibel.

• Karrieremöglichkeiten: Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst, BI Analyst u.v.m.

• Zertifikat: Abschlusszertifikat von Purdue University Online + 12 Monate Alumni-Mitgliedschaft.