KOSTENLOSE BERATUNG
Ines <br> Schreiber

Ines
Schreiber
+4917655290257
de

ONLINE WEITERBILDUNG
DATA ANALYTICS
& ENGINEERING

Mai 2025

/ Anmeldung geöffnet

  • Förderbar mit Bildungsgutschein
  • Online Vollzeit
  • Individuelles Angebot
  • Fachspezifische Tools
  • Hoher Praxisanteil
  • Mit Zertifikat
  • Schneller Kursstart

UNSERE ONLINE-WEITERBILDUNG –
GENAU RICHTIG FÜR SIE

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    100% kostenlos
    Mit einem Bildungsgutschein von der Bundesagentur für Arbeit oder dem Jobcenter können die anfallenden Kosten für Ihre berufliche Weiterbildung vollständig übernommen werden.
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    Kostenlose Ausstattung
    Sie haben keinen Laptop? Keine Sorge, wir leihen Ihnen gerne einen Laptop für die Zeit Ihres Kurses.
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    Online
    Lernen von Zuhause aus: Der dozentengeleitete Live-Unterricht kann sowohl ortsunabhängig stattfinden.
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    Praxis-Austausch
    Die Theorie in der Praxis: Wöchentlich diskutieren Fachexperten mit Teilnehmenden aktuelle Fragestellungen und praktische Fallbeispiele in Online-Veranstaltungen.
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    Flexibel starten
    Wir sind flexibel. Wir bieten eine Vielzahl von Kursen an, die jeden Monat beginnen. Sprechen Sie mit unserem Berater.
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    Sonderleistungen
    Karriereberatung, Lerncoaching, Interaktives Skript, LinkedIn Learning.

Kursübersicht

In diesem Kurs erwerben Sie jobrelevante Kenntnisse im Bereich Data Analytics & Engineering – von den Grundlagen der Datenanalyse bis hin zur Entwicklung und Implementierung datengetriebener Lösungen. Außerdem lernen Sie, wie Sie agil arbeiten und schaffen damit eine wichtige Voraussetzung für Ihren beruflichen Erfolg im digitalen Zeitalter.

 

Wichtig

Um an unseren geförderten Kursen teilnehmen zu können, müssen Sie bei der Agentur für Arbeit oder dem Jobcenter registriert sein.

GEHALTSVORSTELLUNGEN

TraineeErste Schritte

Trainee

Ein «Trainee» ist eine Person, die in einem Unternehmen oder einer Organisation eine spezielle Ausbildungs- oder Schulungsphase durchläuft, um neue Fähigkeiten zu erwerben und sich auf eine bestimmte Position oder Karriere vorzubereiten.

JuniorErfahrung 1+ Jahr

Junior

Im IT-Bereich wird oft der Begriff «Junior» verwendet, um einen Mitarbeiter zu beschreiben, der sich am Anfang seiner Karriere oder in den frühen Stadien seiner Berufstätigkeit in diesem Bereich befindet.

Ein «Junior IT-Experte» ist normalerweise jemand, der über grundlegende bis mittlere Kenntnisse und Erfahrungen in IT-Technologien und -Praktiken verfügt.

Middle2-4 Jahre Erfahrung

Middle

Im IT-Bereich bezieht sich der Begriff «Middle» oder «Mittelstufe» normalerweise auf Mitarbeiter, die sich in ihrer Karriere und ihrem Fachwissen zwischen den Junior- und Senior-Stufen befinden.

Ein «Middle IT-Experte» verfügt über solide Erfahrung und Kenntnisse in seinem Fachgebiet, hat jedoch noch nicht die Expertise und Erfahrung eines «Senior IT-Experten».

SeniorErfahrung 4-7 Jahre

Senior

Ein «Senior» in der IT-Branche ist eine erfahrene Fachkraft, die in ihrem Bereich eine hohe Expertise und Fachkenntnisse aufweist. Ein «Senior IT-Experte» hat in der Regel viele Jahre Berufserfahrung und ein tiefes Verständnis für komplexe Technologien und Prozesse.

Sie sind in der Lage, anspruchsvolle Aufgaben eigenständig zu bewältigen und verfügen oft über die Fähigkeit, Projekte zu leiten, Teams zu führen und strategische Entscheidungen zu treffen.

€ - €

* Die Daten stammen von den Haupt-Jobbörsen. Dies ist die durchschnittliche Gehaltsrange, von der ein Bewerber bei der Suche nach neuen Stellenangeboten ausgehen kann.
  • Stepstone
  • Indeed

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TOOLS, DEREN ANWENDUNG SIE IM KURS „DATA ANALYTICS & ENGINEERING“ ERLERNEN WERDEN:

  • Programmiersprachen
  • Bibliotheken und Frameworks
  • Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE) und Notebooks
  • Datenspeicherung und Datenbanken
  • Versionskontrolle und Zusammenarbeit

  • Programmiersprachen

    Python: Die am weitesten verbreitete Sprache für Data Science und maschinelles Lernen dank ihrer Einfachheit und der umfassenden Unterstützung durch Bibliotheken.

  • Bibliotheken und Frameworks

    Dies sind Werkzeuge, die für spezifische Aufgaben in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen verwendet werden:

    • NumPy: Eine grundlegende Bibliothek für die Arbeit mit numerischen Daten. Unterstützt mehrdimensionale Arrays und Matrizen.
    • pandas: Eine Bibliothek zur Verarbeitung tabellarischer Daten (z. B. CSV, Excel) und Zeitreihen.
    • Matplotlib: Eine Bibliothek zur Erstellung von Diagrammen und Visualisierungen.
    • Scikit-learn: Eine Bibliothek zur Implementierung gängiger Algorithmen des maschinellen Lernens (Klassifikation, Regression, Clustering usw.).

  • Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE) und Notebooks

    Dies sind Umgebungen, in denen Sie Code schreiben und ausführen werden:

    • JupyterLab: Eine webbasierte Umgebung zur Erstellung interaktiver Dokumente (Notebooks), die Code, Text und Grafiken kombinieren.
    • Google Colab: Eine kostenlose Cloud-Plattform zur Ausführung von Python-Code über den Browser. Unterstützt die Nutzung von GPU und TPU, was besonders für maschinelles Lernen nützlich ist.

  • Datenspeicherung und Datenbanken

    Dies sind Werkzeuge zur Speicherung und Organisation von Daten:

    • Relationale Datenbanken (PostgreSQL): Datenbanken zur Speicherung strukturierter Daten und komplexer Abfragen, die SQL verwenden.
    • NoSQL-Datenbanken (MongoDB): Datenbanken zur Speicherung unstrukturierter oder semi-strukturierter Daten.
    • Vektor-Datenbanken (pgvector): Spezialisierte Datenbanken zur Speicherung und Verarbeitung hochdimensionaler Daten (z. B. Vektorrepräsentationen für maschinelles Lernen).

  • Versionskontrolle und Zusammenarbeit

    Werkzeuge zur Verfolgung von Codeänderungen und Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern:

    • Git: Ein Versionskontrollsystem zur Nachverfolgung von Änderungen im Code und in Dateien.
    • GitHub: Eine Plattform zum Hosten von Git-Repositories, die Zusammenarbeit am Code, Änderungsverfolgung und Zugriffsverwaltung ermöglicht.

WIR SIND FÜR SIE DA