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2024-04-29Bewerbungsfrist Endet 2024-05-13
In der Data-Science-Ausbildung werden verschiedene Methoden wie Unterricht, Praxisprojekte, Fallstudien, Gruppenarbeit, Online-Ressourcen, Gastredner und Aufgaben/Bewertungen verwendet. Die Studierenden erproben Data-Science-Tools und -Techniken, um reale Probleme zu lösen. Online-Ressourcen und Gastredner bereichern die Ausbildung. Die Verständnisniveaus der Studierenden werden durch Aufgaben bewertet.
Der Lehrer demonstriert, wie man neue Konzepte und Fähigkeiten anwendet, ermutigt die Schüler, Fragen zu stellen und ein tieferes Verständnis zu suchen, und passt die Unterrichtsmethode an die Bedürfnisse der Klasse an.
Die Aktivitäten reichen von Code-Schnipseln bis zu realen Programmen und ermöglichen es den Schülern, das Gelernte anzuwenden. Diese praktischen Erfahrungen erweitern ihr Verständnis und bereiten sie auf eine Karriere in der Softwareentwicklung vor.
Gruppenprojekte ermöglichen es den Schülern, an groß angelegten Projekten zu kooperieren und gleichzeitig Softwareentwicklungsprojekte der realen Welt zu simulieren. Sie lernen in Gruppen zusammenzuarbeiten und anspruchsvolle Anwendungen zu entwickeln, was ihnen bei der Karriereentwicklung hilft.
Wenn kein Interesse an Mathematik und Codierung besteht, kann der Data-Science-Kurs schwierig sein. Es ist jedoch für Personen ohne Softwareerfahrung konzipiert und umfasst die erforderlichen Fähigkeiten. Anforderungen: 1) Mathematische Fähigkeiten 2) Analytische Fähigkeiten 3) Grundlegende Computerkenntnisse 4) Programmierkenntnisse (optional) 5) Lernbereitschaft.
Wir gestalten die Karrierewege der Studierenden von Grund auf. Wir bereiten sie auf die Arbeit vor, indem wir einem systematischen Programm folgen, das alles von der Auswahl des richtigen Kurses über die Bereitstellung hochwertiger Bildung bis hin zur Vermittlung sozialer Fähigkeiten umfasst.
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Ich habe herausgefunden, dass es tatsächlich möglich ist, ohne Programmierkenntnisse eine
Der Kurs wird über eine flexible Struktur verfügen, die von Woche zu Woche variiert, um den behandelten Lerninhalt anzupassen. Eine typische Woche des Kurses beinhaltet jedoch bestimmte Aktivitäten und Inhalte. Es sollte beachtet werden, dass der Kurs in einem modularen Format verfügbar ist für diejenigen, die dem unten beschriebenen Zeitplan nicht folgen können.
Montag bis Freitag - 5 Tage in der Woche. Projektarbeit mit dem Dozenten erfolgt zwischen 18:00 und 22:00 Uhr.
Day | Time | About |
---|---|---|
Montag |
13:15 - 16:45 (CET) 18:00 - 21:30 (CET) |
Selbstlernen Live-Klasse (Online) |
Dienstag |
13:15 - 16:45 (CET) 18:00 - 21:30 (CET) |
Selbstlernen Live-Klasse (Online) |
Mittwoch |
13:15 - 16:45 (CET) 18:00 - 21:30 (CET) |
Selbstlernen Live-Klasse (Online) |
Donnerstag |
13:15 - 16:45 (CET) 18:00 - 21:30 (CET) |
Selbstlernen Live-Klasse (Online) |
Freitag |
13:15 - 16:45 (CET) 18:00 - 21:30 (CET) |
Selbstlernen Live-Klasse (Online) |
Samstag |
13:15 - 16:45 (CET) |
Selbstlernen |
Sonntag |
13:15 - 16:45 (CET) |
Selbstlernen |
Dieses Schulungsprogramm konzentriert sich auf eine spezifische Auswahl von Instrumenten, die harmonisch zusammenarbeiten sollen, um Sie zu einem vielseitigen und einflussreichen Datenwissenschaftler zu machen. Nachdem Sie alle Kompetenzen in der Datenanalyse mit unseren ersten und zweiten Modulen erworben haben, erhalten Sie eine umfassende Schulung in Datenwissenschaft mit den dritten und vierten Modulen.
Python-Programmierung für Data Science (4 Wochen). Dieses Modul umfasst die grundlegenden Kompetenzen, die erforderlich sind, um schnell in die Welt des Data Science einzusteigen, und bietet Ihnen das grundlegende Wissen für Ihre Data-Science-Karrierereise. Durch dieses Training lernen Sie die am häufigsten verwendeten Bibliotheken im Bereich Data Science wie Pandas, Numpy, Matplotlib und Seaborn kennen.
Dieser Kurs gibt Ihnen eine praktische Einführung in die Datenanalyse. Er wurde von denjenigen verfasst, die unser Data Analytics-Programm erstellt haben. Sie werden sich einen realen Datensatz ansehen, um herauszufinden, wie man ein Geschäftsproblem löst. Sie werden damit beginnen, die Daten zu bereinigen und mit Visualisierung und Schlussfolgerungen abschließen. Wenn Sie neu im Bereich der Datenanalyse sind und mehr erfahren möchten, ist dies ein großartiger Einstiegspunkt.
Dieses Programm umfasst häufig verwendete Tools für Data Science. Sie werden fortgeschrittene Datenanalyse, statistische Themen, Feature Engineering, maschinelles Lernen, Natural Language Processing, MS SQL-Abfragen, Spark-Maschinelles Lernen, Data Science auf Produktionsniveau, Power BI und andere Themen erlernen.
Das AWS Cloud Fundamentals Schulungsprogramm dauert 6 Wochen und umfasst folgende Themen: Einführung in Networking, Einführung in Linux, Verwendung grundlegender AWS-Services und Cloud-Architektur. Das Ziel dieses Programms ist es, den Teilnehmern umfassendes Wissen über AWS-Cloud-Technologien und grundlegende Architekturen zu vermitteln. Während dieser Zeit lernen die Teilnehmer, Anwendungen mithilfe der leistungsstarken AWS-Services bereitzustellen und zu verwalten.
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Mit unserem erfolgsbasierten Studiengebührenmodell möchten wir hochwertige Programmierausbildung für angehende IT-Profis zugänglicher machen, unabhängig von ihrer finanziellen Situation. Für jedes unserer Programme gibt es zwei verschiedene Möglichkeiten, um die Kosten für Ihr Bootcamp zu decken.
Finanzierung verfügbar
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Studenten, die den Kurs abschließen und die Abschlussprüfung erfolgreich bestehen, erhalten das Zertifikat. Das Dokument testet gegenüber zukünftigen oder potenziellen Arbeitgebern den Erwerb präziser Programmierkenntnisse gemäß dem gewählten Kurs. Erwarten Sie, dass dies zu einem festen Bestandteil Ihres technikbezogenen Lebenslaufs oder Berufsprofils wird.
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Die Popularität von Data Science als Beruf ist heute weltweit stark gest...
Deutschland ist ein Land, das für die Qualität der Bildung und die beruflichen...
Da sich die Technologie in jedem Winkel der modernen Welt manifestiert, ...
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