Der Entwicklungsweg „Zertifizierter Data Scientist“ ist als genuiner Aufbaustein zum Entwicklungsweg „Zertifizierter Data Analyst“ angedacht.

In dem Vertiefungsseminar werden dabei die Inhalte des vorangegangenen Kurses vertieft und ausgebaut. Dabei liegt der Schwerpunkt vor allem auf der softwaregestützten Umsetzung sämtlicher Inhalte beider Seminare. Hierfür wird die auf maschinelles Lernen ausgerichtete Programmiersprache Python eingesetzt. Diese wird unter anderem auch vom BVR bzw. der Fiducia & GAD IT AG auf der Big Data Analytics Plattform (BDAP) verwendet und kann zudem von beteiligten Banken über eine BDAP-Schnittstelle zur eigenständigen Umsetzung von Datenprojekten eingesetzt werden. Ergänzend wird auch die Datenbanksprache SQL zum vorbereitenden Datenmanagement im Rahmen des Seminars verwendet und entsprechend vermittelt.

Der Entwicklungsweg „Zertifizierter Data Scientist“ ist dabei in zwei Bausteine aufgeteilt, die, je nach Wissen und Fähigkeiten der Teilnehmer, unabhängig voneinander gebucht werden können. Insbesondere ist der 1. Teil vor allem für Teilnehmer angedacht, die bisher keine oder nur wenig Programmiererfahrung mit Python und SQL bzw. ähnlichen Programmiersprachen haben. Erfahrenere Programmierer können auch erst im 2. Teil zum Seminar dazu stoßen.

Die Veranstaltung findet in Kooperation der BWGV-Akademie und der ABG GmbH statt.

Themenschwerpunkte

Vorab (digital):

Einführende Lehrvideos zur Programmiersprache Python

  • Einrichtung & Einführung in die Programmiersprache
  • Grundlagen der Programmierung
  • Ausgewählte Praxisbeispiele

Einführende Lehrvideos zur Datenbanksprache SQL

  • Grundlagen von SQL
  • Ausgewählte Praxisbeispiele

Tag 1:

Wiederholung der Inhalte des Seminars „Zertifizierter Datenanalyst“ – Teil 1

  • Grundlagen der Datenanalyse
  • Deskriptive Statistik

 Wiederholung & Vertiefung Programmiersprache Python

  • Überblick über die Programmiersprache
  • Fortgeschrittene Programmierung in Python
  • Anwendungsbeispiel: Deskriptive Statistik in Python

Tag 2:

Wiederholung & Vertiefung Datenmanagement

  • Grundlagen von Datenbanken
  • Datenmanagement mit der Datenbanksprache SQL
  • Anwendungsbeispiel: SQL in der Vorbereitung für die Datenanalyse

Zielsetzung/Nutzen

Sie lernen:

  • Versierter Umgang mit „state-of-the-art“ Programmiersprachen (SQL, Python) für das Datenbankmanagement und die Datenanalyse
  • Fundierte Kenntnisse von Machine Learning und Deep Learning Algorithmen
  • Softwarebasierte Umsetzung verschiedenster Methoden (Visualisierung, Statistik, Machine Learning, Deep Learning) der modernen Datenanalyse - Kenntnisse in der Umsetzung von Datenanalyseprojekten auf der Big Data Analytics Plattform (BDAP) - (Strategische) Konzeption und Durchführung von Datenanalyseprojekten

Zielgruppe

Mitarbeiter Vertriebssteuerung/-management, (Risiko-)Controlling, IT-Organisation, (Perspektivische) Datenmanager, Data Scientists sowie (leitende) Mitglieder von Digitalisierungs-, Trends- und Zukunftsteams bzw. von entsprechenden Task Forces und Mitglieder des Managements, die strategische Impulse für die Weiterentwicklung des Unternehmens suchen.