Beschreibung
Analytics Engineer
Ziel
Der Analytics Engineer ist auf die Verwaltung, Umwandlung und Modellierung von Daten spezialisiert. Er liefert Datensätze, die für alle verständlich sind, und wendet dabei optimale Visualisierungsverfahren an. Er ist für die strategische Datenoptimierung unerlässlich und ermöglicht eine optimale Analyse und Nutzung, um komplexe Probleme zu lösen oder sogar Vorhersagemodelle zu entwickeln.
Kommende Starttermine
Inhalte / Module
Einführung in Python(45 Std.)
- Python Grundlagen
- NumPy
- Pandas
Datenvisualisierung (35 Std.)
- Matplotlib
- Seaborn
- Art of Storytelling
Machine Learning (35 Std.)
- Methoden der Klassifizierung
- Methoden der Regression
- Pipelines
Machine Learning (35 Std.)
- Scikit-Learn
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
Datenextraktion und -verwaltung (25 Std.)
- Text Mining
- Webscraping
Business intelligence (30 Std.)
- Power Bi
- Tableau
- Looker Studio
Big Data / Database (25 Std.)
- SQL
- Datenverarbeitung
- Modellierung von Daten
Objektorientierte Programmierung
- Python
- Qualität der Daten
- APIs
- Datenprofilierung
Datenintegration / -eingabe
- Linux
- Datenintegration
- Git
Fortgeschrittenes SQL/NoSQL
- SQL
- Dataset in SQL
- NoSQL Datenbank
Data Warehousing
- Snowflake
- Allgemeines Data Warehousing
- BigQuery
Streaming & belastbare Analytik
- ETL mit pySpark
- Airflow
- Data Analyse
Business Intelligence & ETL
- PowerBI
- Tableau
Aufbau & Organisation
Unser hybrides Lernformat
Die Kombination aus unserer interaktiven Lernplattform und von erfahrenen Data Scientists geleiteten Masterclasses hat bereits über 15.000 Alumni überzeugt und unseren Kursen eine Abschlussquote von über 94 % verliehen!
Unsere pädagogische Methode basiert auf dem Prinzip Learning-by-Doing:
- Praktische Anwendung:
- Alle unsere Lernmodule beinhalten Online-Übungen, damit Du die im Kurs entwickelten Konzepte direkt anwenden kannst
- Masterclass:
- Für jedes Modul werden 1 bis 2 Masterclasses live mit einem Dozierenden organisiert, die es ermöglichen, Deine Fragen und eventuelle Probleme zu klären sowie Methoden und Werkzeuge aus dem Bereich der Data Science zu besprechen.
Förderung
100% finanzierbar mit der Bildungsgutschein oder durch das Qualifizierungschancengesetz.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Es gibt keine offiziellen Voraussetzungen, wir empfehlen jedoch dringend einen Bachelor-Level in einem wissenschaftlichen Fach. Diese Voraussetzungen bestehen, weil sich die Ausbildung zwar auf die Datenwissenschaft und nicht auf die Mathematik konzentriert, letztere aber für ein erfolgreiches Verständnis der behandelten Konzepte notwendig ist. Um an dem Kurs teilnehmen zu können, muss jeder zuvor einen (kostenlosen) Test absolvieren.
Um an dem Kurs teilnehmen zu können, benötigen die Lernenden außerdem einen Computer mit Internetanschluss und eine Webcam.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
Zertifikat von der Panthéon-Sorbonne Universität
Akkreditierung
Certuria AZAV Trägerzulassung
Willkommen bei DataScientest - Enhanced by technology, delivered by people
Entdecke bei DataScientest, das führende Weiterbildungsinstitut für Data Science in Europa. Unsere Kurse sind darauf ausgelegt, sowohl Fachkräften als auch Privatpersonen geschäftsorientierte Trainings für Up-Skilling und Reskilling zu bieten. DataScientest wurde 2015 von den Freunden Yoel, Benjamin und Charles gegründet,...
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