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Wie ein Data-Science-Kurs für Berufstätige?

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Wie ein Data-Science-Kurs für Berufstätige?

Ein Bericht von Die Zeiten Indiens gibt an, dass bis 2025 das weltweite Datenvolumen 180 Zettabyte betragen wird. Die zunehmende Menge an Daten erfordert Fachleute, die in der Lage sind, diese effektiv zu nutzen. Daher ist die Rolle eines Datenwissenschaftlers von grundlegender Bedeutung. Sie sammeln, analysieren und präsentieren Daten auf eine Weise, die Unternehmen dabei hilft, Veränderungen voranzutreiben und komplexe Probleme zu lösen. Für Berufstätige, die eine erfolgreiche Karriere in diesem boomenden Bereich aufbauen möchten, ist die Wahl eines guten Data-Science-Kurses für Berufstätige die beste Entscheidung. Es wird ihnen helfen, einen schnellen beruflichen Aufstieg zu erreichen.

Die Lernenden müssen die besten Data-Science-Kurse belegen, die ihr Fachwissen anhand von Konzepten und realen Fällen aufbauen. Interessanterweise bietet Wix eine Reihe von Data-Science-Kursen für Berufstätige und frischgebackene Absolventen in verschiedenen Phasen ihrer Karriere an. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Wix-Data-Science-Kurse für Berufstätige zum Aufbau einer erfolgreichen Karriere beitragen können.

Was sind die Hauptthemen, die in einem Data Science-Kurs für Berufstätige behandelt werden?

In einem Data-Science-Kurs für Berufstätige erwerben die Lernenden eine solide Grundlage in Data Science. Darüber hinaus lernen Aspiranten verschiedene datenwissenschaftliche Tools und Techniken kennen. Das Verständnis dieser Grundlagen hilft den Lernenden, potenziellen Arbeitgebern ihre Fähigkeiten und Kompetenzen zu demonstrieren.

Hier sind die Hauptthemen, die ein Data-Science-Kurs für Berufstätige abdeckt.

  1. Data Engineering: Dabei handelt es sich um die Praxis des Entwerfens und Erstellens von Systemen zur Datenerfassung und -analyse. Eine solide Grundlage in der Datentechnik hilft Aspiranten beim Aufbau von Systemen, die Daten für die Auswertung zugänglich machen.
  2. Datenbereinigung: Dabei handelt es sich um den Prozess der Vorbereitung verschiedener Datenpunkte für die Analyse. In diesem Prozess filtern Datenwissenschaftler die falschen, beschädigten, doppelten oder unvollständigen Datenpunkte innerhalb eines Datensatzes heraus. Umfangreiche Kenntnisse im Bereich Datenbereinigung helfen Bewerbern dabei, Datenanalysen durchzuführen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
  3. Datenvisualisierung: Es bezieht sich auf den Prozess der Darstellung von Daten in einem verdaulichen Format. Gute Kenntnisse in der Datenvisualisierung helfen den Lernenden, Daten visuell ansprechend darzustellen.
  4. Datenanalyse: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Auswertung von Daten mithilfe statistischer Tools. Das Hauptziel der Datenanalyse besteht darin, nützliche Informationen durch die Entdeckung von Mustern und Trends zu ermitteln.
  5. Maschinelles Lernen: Hierbei handelt es sich um einen Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Entwicklung virtueller Systeme konzentriert, die ohne menschliches Eingreifen lernen und interagieren können. Lernende mit fundierten Kenntnissen des maschinellen Lernens können auf dem aktuellen Markt erfolgreich sein.
  6. Unter Big Data versteht man große und komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken schwer zu analysieren sind. Big Data enthält eine Fülle von Informationen und solides Wissen hilft Lernenden, wertvolle Vermögenswerte zu werden.

Neben den oben genannten Themen umfasst der Data Science-Kurs von Wix für Berufstätige auch:

  • Daten-Clustering
  • Künstliche Intelligenz
  • Tiefes Lernen
  • Zeitreihenvorhersage
  • Explorative Datenanalyse

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Wie kann die Teilnahme an einem Data Science-Kurs Ihre Karriere voranbringen?

Der Bericht zur Zukunft der Arbeitsplätze 2023 gibt an, dass es branchenübergreifend zu einer zunehmenden Technologieakzeptanz kommen wird, die sich erheblich auf den Geschäftsbetrieb auswirken wird. Der Bericht hebt Big-Data-Analyse, künstliche Intelligenz, Cloud Computing, Robotik und Cybersicherheit als Technologien hervor, die in den nächsten fünf Jahren die Geschäftswelt erobern können.

Wenn Sie planen, eine Karriere in der Datenwissenschaft aufzubauen, finden Sie hier einige Gründe, warum die Teilnahme an einem Datenwissenschaftskurs für Berufstätige Ihnen beim beruflichen Aufstieg helfen kann.

  1. Erfahren Sie, wie Sie Rohdaten mithilfe modernster Data-Science-Tools bereinigen, optimieren und interpretieren. Erwerben Sie außerdem Kenntnisse in Python, Excel und anderen Datenanalysetools.
  2. Entwickeln Sie die erforderlichen Fähigkeiten, um datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus entwickeln Sie in der Organisation Teams für Datenwissenschaft und -analyse.
  3. Erwerben Sie fundierte Kenntnisse über Datenstruktur, Analyse, Algorithmen für maschinelles Lernen und statistische Konzepte, die für strategische Geschäftsentscheidungen erforderlich sind.
  4. Entwickeln Sie ein tiefgreifendes Verständnis beliebter Datenwissenschafts- und Analysemethoden wie Regression, Clustering, Entscheidungsbäume und Deep Learning. Und wie man diese Methoden für eine effektive Datenerfassung, -analyse und -interpretation nutzt.

Welche Fähigkeiten und Tools können Sie in einem Data Science-Kurs erlernen?

Ein Data-Science-Kurs für Profis hilft Lernenden dabei, gefragte Data-Science-Fähigkeiten wie Mathematik und Statistik, Tableau, Problemlösung, Excel und Business Storytelling zu entwickeln. Lernende können diese Fähigkeiten durch praxisnahe Fallstudien, Action-Learning-Projekte und Gastvorträge von Branchenexperten erwerben.

Darüber hinaus führt der Lehrplan die Lernenden in gängige Data-Science-Tools wie Project Jupyter, Python, Tableau, Power BI und R ein. Ein umfassendes Verständnis dieser Tools kann die Data-Science- und maschinellen Lernfähigkeiten der Lernenden verbessern, um datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen.

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Wie lange dauert der Abschluss eines Data Science-Kurses?

Die Dauer von Data-Science-Kursen kann je nach Komplexität und gewünschtem Schwerpunkt des Kurses variieren. Während einige Kurse in wenigen Wochen abgeschlossen werden können, kann es bei anderen Monaten dauern. Daher ist es ratsam, vor der Anmeldung die Kursdetails durchzulesen. Die Kursdetails enthalten im Allgemeinen Informationen zu Dauer, Zeitaufwand, Zulassungskriterien und anderen Voraussetzungen.