Data Science Kurs

by Ondia

Kategorien: Data Science

Kursübersicht

In unserem Data Science Kurs erlernen Sie die Erstellung komplexer quantitativer Algorithmen und die Synthese großer Datenmengen. Gleichzeitig entwickeln Sie die notwendigen Führungs- und Kommunikationsfähigkeiten, um messbare und konkrete Ergebnisse für verschiedene Geschäftspartner zu liefern. Möchten Sie auf ein sechsstelliges Gehalt hinarbeiten? Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihre Fähigkeiten zu erweitern und starten Sie mit Ondia durch!

Kursdetails

Kursinhalt

Machine Learning & NLP

Data Analytics

Data Analytics konzentriert sich darauf, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Einblicke zu gewinnen, die Unternehmen helfen, strategische Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu verbessern.

Data Science

Data Science kombiniert Programmierung, Statistik und Domänenwissen, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

Teilnehmer Bewertungen & Rezensionen

“Ondia has an Innovative Teaching Model. Pre-Class, In-Class, and Post-Class phases make you learn. No way you can miss the curriculum. You learn one by one all of the lessons. Ondia uses the latest educational tools. ”

“I certainly recommend Ondia to anyone who wants to learn AWS and DevOps. I can honestly say that it was an incredible experience for me to become a student at Ondia! I decided to join the bootcamp and switch my career to Cloud and DevOps engineering.”

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Häufig Gestellte Fragen

Was ist Data Science?

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren.

Welche Fähigkeiten sind für eine Karriere in Data Science notwendig?

Zu den notwendigen Fähigkeiten gehören Programmierkenntnisse (z.B. Python, R), Kenntnisse in Statistik und Mathematik, Datenvisualisierung, Machine Learning, Datenbankmanagement und starke analytische Fähigkeiten.

Was sind die häufigsten Programmiersprachen, die in Data Science verwendet werden?

Die häufigsten Programmiersprachen sind Python, R und SQL. Python wird besonders wegen seiner umfangreichen Bibliotheken und Benutzerfreundlichkeit bevorzugt.

Welche Tools und Software werden in Data Science verwendet?

Beliebte Tools und Software umfassen Jupyter Notebook, TensorFlow, Apache Hadoop, Tableau, Microsoft Excel und viele mehr.

Wie unterscheidet sich Data Science von Datenanalyse und Big Data?

Data Science ist ein breiteres Feld, das fortschrittliche Techniken wie Machine Learning und Predictive Analytics umfasst. Datenanalyse konzentriert sich auf die Untersuchung von Daten, um Muster und Trends zu identifizieren, während Big Data sich mit extrem großen Datensätzen beschäftigt, die traditionelle Analysemethoden überfordern.

Was sind die Karrieremöglichkeiten für Data Scientists?

Karrieremöglichkeiten umfassen Rollen wie Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Engineer, Business Intelligence Analyst und Data Consultant.

Wie wichtig sind mathematische und statistische Kenntnisse in Data Science?

Mathematische und statistische Kenntnisse sind grundlegend, da sie die Basis für viele Datenanalyse- und Machine-Learning-Techniken bilden, die in Data Science verwendet werden.

Wie kann ich eine Karriere in Data Science beginnen?

Eine Karriere in Data Science kann durch ein Studium in einem relevanten Fachgebiet, das Erlernen der notwendigen Programmiersprachen und Tools, den Besuch von Kursen und Workshops sowie durch praktische Erfahrungen in Form von Projekten und Praktika begonnen werden.

Starttermin

16.06.2025

Dauer

1520 Lernheiten

Unterrichtsform

Vollzeit / Teilzeit / Online

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Materialien

Anforderungen

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