DataScience Basislehrgang

Trainings-ID:
DS-Basis

Inhalt des Trainings

Dieser DataScience Basislehrgang bietet sowohl Personen mit IT-Erfahrung, Spezialisten (EntwicklerInnen, DatenbankadministratorInnen, Systemengineers,..),  als auch Personen aus dem Fachbereich  (StatistikerInnen, BI-SpezialistInnen, Business-AnalystInnen,…) eine umfassende Weiterentwicklung für neue Standards und bietet die Grundlage für eine Entwicklung Richtung DataScience Expert*innen.

Dabei werden Fragen beantwortet, die Sie sich in Ihrer Tätigkeit bisher vielleicht noch gar nicht gestellt haben:
  • Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und DataScience?
  • Wie kann DataScience sinnvoll angewandt werden?
  • Bin ich als DataScientist nun IT-Experte oder Statistiker?

Oder aber auch technische Fragen wie z.B.:
  • Wie funktioniert die Modellierung von Daten?
  • Was benötige ich wenn ich Daten in Systeme integrieren möchte?
  • Wie analysiere und visualisiere ich Daten richtig?
  • Und was habe ich bezüglich Gesetze und Vorschriften dabei zu beachten?

Dieses Seminar wird in Zusammenarbeit solvistas Academy GmbH und mit der ADV-Austrian Digital Value veranstaltet. Aus diesem Grund gibt es auch eine Ermäßigung für Mitglieder der ADV - bitte geben Sie bei Ihrer Bestellung Ihre ADV Mitgliedsnummer an.
  
 

Zielgruppen

  • Entwickler*innen
  • Datenbankadministrator*innen
  • Systemengineers
  • Statistiker*innen
  • BI-Spezialist*innen
  • Business-Analyst*innen

Vorkenntnisse

Es sind keine Vorkenntnisse für den Besuch des Kurses notwendig.

Detail-Inhalte

Dieser Basislehrgang gliedert sich oline in 8 Module zu je 1/2 Tag oder vor Ort in 4 Tage:

Darum DataScience
  • Die Grundlagen von DataScience
  • Der Mehrwert beim Einsatz von DataScience
  • Data Science Rollen
  • Das Berufsbild Data Scientist
  • Die Unterschiede zu DataLake, DataEngineering, DataMining, Digitalisierung und BigData, u.a.
  • Unterschied und Klärung der Begriffe IoT und Cloud Computing
  • Data Science Projektablauf
  • Wert der Daten verstehen
 
Be a Data Artist
  • Grundlagen und Vorteile von Visualisierungen
  • Allgemeine Designrichtlinien
  • Regressions- und Klassifizierungsmodelle
  • UX-Design Richtlinien
  • Reports und Dashboard Designs
  • Analyse von Reports

Datenarchitektur
  • Überblick über das Thema Datenarchitektur (Big Picture Data Architecture)
  • Klassische DWH-Architektur
  • Herausforderungen und Lösungsansätze im Big Data Bereich
  • Unterschiede zwischen Data Lakes, Data Hubs, Data Meshes und Data Fabrics
  • Vorteile des Cloud Computing
  • Die Schritte von der Vision bis zur Umsetzung (Checkliste zum Projekt Setup)

Datenmodellierung und -aufbereitung
  • DWH Modellierungsgrundlagen Inmon, Kimball, Linstedt
  • Was ist der Unterschied zw. ETL und ELT?
  • Wie historisiert man Daten?
  • Welche Arten der Datenbereinigung gibt es, um die Qualität zu steigern?
  • Was ist CDC und welche Implementierungsarten gibt es?
 
Datenintegration 
  • NoSQL
  • Datenintegration mit NoSQL
  • Datenintegration im Big Data Umfeld und in Cloud Umgebungen
  • ETL-Strecken bauen und worauf dabei zu achten ist
  • Die Qualität der Datenintegration innerhalb der ETL-Strecke
  • Scheduling Möglichkeiten
 
Analytics in Theory
  • Grundlagen von Machine Learning und Artificial Intelligence
  • Arten an Zielsetzungen und Aufgaben von Data Analytics
  • Methoden und Algorithmen
  • Einsatz von Methoden aus dem Machine Learning und deren Einsatz

Analytics in Action
  • Überblick über Tools für Datenanalyse
  • Einsatz von ML-Algorithmen
  • Einfaches Anwenden von Algorithmen in Python
  • Tuning – wie können bessere Ergebnisse erzielt werden?
  • Ablauf einer Datenanalyse

Trend und Use Cases
  • aktuelle/ neue Schlagwörter aus der Welt des Data Science
  • Wichtigkeit der Datenstrategie
  • Aktuelle Anwendungsfälle von Data Science
  • neue Arbeitsformen durch DataScience

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  • 10.09.-23.10.2024 10.09.2024 4T 4 Tage Online
    Einheiten (8 Halbtage - je von 09:00 bis 13:00 Uhr):
    10.09.2024: DAS-10 Darum Data Science
    11.09.2024: DAS-20 Be a Data Artist
    24.09.2024: DAS-30 Datenarchitektur
    25.09.2024: DAS-40 Datenmodellierung und Datenaufbereitung
    08.10.2024: DAS-50 Datenintegration
    09.10.2024: DAS-60 Analytics in Theory
    22.10.2024: DAS-70 Analytics in Action
    23.10.2024: DAS-80 Trends und Use-Cases
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    Einheiten (4 Tage - je von 09:00 - 17:00):
    05. November 2024: DAS-10 Darum Data Science / DAS-20 Be a Data Artist
    06. November 2024: DAS-30 Datenarchitektur / DAS-40 Datenmodellierung und Datenaufbereitung
    19. November 2024: DAS-50 Datenintegration / DAS-60 Analytics in Theory
    20. November 2024: DAS-70 Analytics in Action / DAS-80 Trends und Use-Cases
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