Data Scientist mit Python-Zertifikat

Du kannst dich für Big Data, Deep Learning und Datenanalysen begeistern? Du willst in Zukunft aktiv die digitale Transformation unterstützen, Daten gezielt analysieren, wichtige Erkenntnisse finden und in deinem Unternehmen dazu beitragen, die Potenziale aus Daten auszuschöpfen? Dann bist du hier "goldrichtig" - denn Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts! Lerne in unserer Weiterbildung zum Data Scientist, wie du Daten analysieren, bewerten und die folgerichtigen Schlüsse daraus ziehen kannst. Werde vertraut mit Big Data-Technologien und Predictive Analytics, mit neuronalen Netzen oder relationalen und nicht-relationalen Datenbanksystemen.Die Weiterbildung zum Data Scientist erfolgt auf Grundlage der Programmiersprache Python. Python ist sehr intuitiv nutzbar und daher schneller zu erlernen als manch andere Programmiersprache. Gleichwohl ist Python vielfältig einsetzbar und in seiner Funktionalität und den verfügbaren Bibliotheken sehr mächtig.Dieses Seminar vermittelt dir das notwendige Wissen und die Methodik, um anspruchsvolle Software mit Python zu entwickeln. Dabei lernst du von erfahrenen Dozent:innen, welche selbst als erfahrene Software-Entwickler:innen auch Tipps und Kniffe vermitteln können, die nicht unbedingt in Lehrmaterialien zu finden sind.Als Abschluss des Python-Seminars wird über das Python Institute eine Zertifikats-Prüfung durchgeführt. Nach erfolgreichem Abschluss dieser Prüfung erhalten die Teilnehmenden das Zertifikat "Certified Associate in Python Programming" (PCAP). Dieses begehrte Zertifikat weist dich als Spezialist:in in der Software-Entwicklung mit Python aus.

In diesem Kurs setzt du dich mit Big Data, Deep Learning, Analysen und Prognosen auseinander und steigst in die Welt der Daten ein. Du lernst Funktionen, Strukturen und die Anwendung der Programmiersprache Python kennen und arbeitest mit Bibliotheken und Datenbanken wie SQL und NoSQL. Du kannst nach dem Kurs statistische Methoden anwenden, Daten professionell visualisieren und du beherrscht die Grundlagen von Deep Learning und neuronalen Netzen.