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Das ProblemData Scientist. Ein Berufsfeld mit einem Potenzial wie kaum ein anderes. Und das auf lange Sicht. Im Zeitalter der Digitalisierung ist die Symbiose aus Fähigkeiten von Data Scientists so einmalig wie begehrt: Umfassende Datenanalyse-Fachkompetenz trifft auf exzellente Programmierkenntnisse in Python und Algorithmen für maschinelles Lernen. Höchst komplexe Fragestellungen können Data Scientists mit diesen selbstbewusst und zielorientiert angehen.Kein Wunder also, dass sie auf dem Arbeitsmarkt so gefragt sind. Sie werden sogar geradezu händeringend gesucht. Denn noch herrscht hier absoluter Fachkräftemangel. Und die notwendigen Kenntnisse, gerade im maschinellen Lernen, und Deep Learning, sind nicht ohne.Wie und wo kann man sie sich aneignen?Der Nachfrage nach spezialisierten Data Science Studiengängen konnte im Hochschulbereich bislang mehr schlecht als recht Rechnung getragen werden. So handelt es sich bei den wenigen existierenden Angeboten zumeist um gleichermaßen teure wie zeitintensive Programme, bei denen die Programmierpraxis in Python oder auch nicht zu selten außen vor bleibt.Online-Kurse hingegen schießen sich zu sehr auf ein spezifisches Feld ein und berühren andere entscheidende Data Science Fachgebiete und maschinelles Lernen bestenfalls oberflächlich.Die LösungData Scientists müssen in mehreren Themenbereichen topfit sein. Denn so ist sie, die Data Science: vielfältig. Zum Glück!Die Themen im Einzelnen:· Grundlegendes Verständnis der Data Science als Wissenschaft sowie zugehöriger Analysen· Mathematik· Statistik· Programmierung in Python· Anwendung erweiterter statistischer Methoden in Python· Visuelle Darstellung von Daten· Maschinelles Lernen· Deep LearningIn dieser Auflistung baut jede Data Science Kompetenz auf der anderen auf. Wer seine Kenntnisse also nicht in der richtigen Reihenfolge erweitert, kann gerade in Python ganz schnell ins Schleudern geraten. Für die Anwendung von Data Science Verfahren für maschinelles Lernen und Deep Learning etwa ist ein Verständnis der zugrunde liegenden mathematischen Zusammenhänge unerlässlich. Regressionsanalysen in Python? Dafür will zuerst das systematische Konzept einer Regression studiert worden sein.All die eingangs erwähnten Fallstricke wollten wir mit dem Data Science Bootcamp 2020 in Python aus der Welt schaffen. Unser Ziel: Ein Kurs, der Data Science, maschinelles Lernen und Deep Learning in einem zielführenden Zeitrahmen so effektiv und strukturiert vermittelt wie kein anderer zuvor.Wir sind überzeugt, dass uns dies gelungen ist und wir die Data Science Eintrittsbarriere Nr. 1 aus dem Weg räumen konnten: das Kompetenz- und Informationsdurcheinander. Programmierpraxis in Python und detailliertes maschinelles Lernen für Data Science inklusive. Unser Kursversprechen: Bei uns finden sich alle notwendigen Ressourcen, zusammengeschnürt in einem Paket.Die Kursinhalte gehen nahtlos ineinander über, sind logisch miteinander verzahnt. So ist es uns möglich, unseren Teilnehmern alle für eine Karriere als Data Scientist relevanten Kenntnisse zu vermitteln - und dies zu einem Bruchteil der Kosten traditioneller Programme, ganz zu schweigen von der Zeitersparnis.Überblick der Kursthemen1. Einführung in die Data ScienceBig Data, Datenanalyse, Business Intelligence, Business Analytics, Programmierung in Python, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz. Dass diese Phänomene in die Data Science gehören, ist bekannt. Doch was genau verbirgt sich hinter diesen Schlagwörtern?Warum sind diese Kenntnisse wichtig? Um als Data Scientists Fragestellungen in diesen topaktuellen Themen lösen zu können, müssen wir sie en détail verstehen. Nur so können wir das jeweils optimale Verfahren identifizieren. In dieser Data Science Einführung gehen wir umfassend auf all diese Schlagwörter ein und erläutern, welche Rolle sie genau in der Data Science einnehmen.2. StatistikWer Data Scientist werden möchte, muss zunächst lernen, wie einer zu denken. Im Statistik-Modul lernen unsere Teilnehmer unter anderem, Fragestellungen als Hypothesen zu erfassen und mit den passenden wissenschaftlichen Verfahren zu lösen, die wir dann später in Python und beim maschinellen Lernen modellieren.Warum sind diese Kenntnisse wichtig? In unserem Kurs zeigen wir nicht nur auf, welche Tools wichtig sind und warum, sondern demonstrieren eingehend, wie sie angewendet werden. Hier schulen wir unsere Denkansätze für Data Science als wissenschaftliche Disziplin.3. Programmierung in PythonBei Python handelt es sich um eine relativ neue Programmiersprache und, im Gegensatz zu R, um eine universell anwendbare. Universell ist hier durchaus recht wörtlich zu verstehen: Webanwendungen, Computerspiele, Data Science.dies sind nur einige der Anwendungsbereiche, bei denen man mit Python Großes erreichen kann. Daher hat es auch in verhältnismäßig kurzer Zeit so einige Disziplinen ordentlich aufgemischt. Enorm leistungsstarke Bibliotheken machen die Bearbeitung, Transformation und visuelle Darstellung von Daten zu einer effizienten Angelegenheit. Zu absoluter Hochform läuft Python aber erst recht im maschinellen Lernen und beim Deep Learning auf.Warum sind diese Kenntnisse wichtig? Bei der Entwicklung, Implementierung und Anwendung von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe leistungsstarker Frameworks wie Scikit-learn oder TensorFlow ist Python als Programmiersprache für Data Science eine unabdingbare Zutat.4. Vertiefung statistischer VerfahrenRegression, Klassifikation und Clustering sind als Disziplinen zwar allesamt älter als das maschinelle Lernen. Heutzutage werden diese statistischen Verfahren jedoch in ihrer Gesamtheit mittels maschinellem Lernen ausgeführt. Das Ergebnis sind bislang ungekannte Vorhersagemöglichkeiten in der Datenanalyse. In diesem Modul beleuchten wir diese Verfahren im Detail.Warum sind diese Kenntnisse wichtig? Bei der Data Science geht es insbesondere auch um die Modellierung von Ansätzen, mit denen sich zukünftige Entwicklungen vorhersagen lassen. Mit der Vertiefung statistischer Verfahren machen wir aus unseren Teilnehmern Experten auf diesem Gebiet, in der Datenanalyse und der Data Science in ihrer Gesamtheit.5. MathematikFür echte Data Science sind fundierte Kenntnisse der notwendigen Tools entscheidend. Zunächst erarbeiten wir uns eine Perspektive für das große Ganze, um uns dann alle Komponenten im Detail zur Brust zu nehmen.Ganz besondere Aufmerksamkeit schenken wir der Infinitesimalrechnung sowie der linearen Algebra, denn auf sie stützt sich die Data Science.Warum sind diese Kenntnisse wichtig? Infinitesimalrechnung und lineare Algebra benötigen wir in der Data Science zur Programmierung. Wollen wir komplexere Algorithmen für maschinelles Lernen erfassen, müssen wir dieses Wissen in petto haben.6. Maschinelles LernenDeep Learning fällt zurecht der krönende Abschluss zu, denn darauf arbeiten wir von Anfang an hin. Der Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning will gelernt sein - und er lohnt sich, trennt er doch oft das Berufsbild eines Data Scientist von dem eines Data Analyst. In diesem Modul zeigen wir alle gängigen Verfahren für maschinelles Lernen und für Deep Learning mit TensorFlow in der Anwendung.Warum sind diese Kenntnisse wichtig? Maschinelles Lernen ist allgegenwärtig, Unternehmen wie Facebook, Google oder Amazon nutzen Maschinen, die selbständig lernen, schon seit Jahren. Zeit, dass wir diese nun auch zu steuern lernen.***Unser Kurspaket**· Ein Data-Science-Lehrprogramm im Wert von über 1000 €· Rasche Unterstützung bei Fragen· Alle notwendigen Fachkenntnisse für eine Karriere als Data Scientist· Zugang zu einer ganzen Community aus Data Science Studenten· Eine Abschlussbescheinigung· Zugang zu zukünftigen Updates· Praxisarbeit in Python, maschinellem Lernen und Deep Learning· Business-Fallstudien als perfekte Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche und PraxisData Scientist werden: Von 0 auf 100Allen Teilnehmern bieten wir eine Garantie zur vollen Erstattung des Kurspreises innerhalb von 30 Tagen. Risiken bei diesem Kurs: Fehlanzeige. Angesichts der Qualität der Inhalte sind wir uns gewiss, dass unsere Teilnehmer begeistert sein werden.Warum also warten? Die Data Science will erobert werden:). Jetzt!Also, noch heute risikofrei starten und Teil unserer Data Science Community werden!

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