Als Data Scientist lernst du, wie aus rohen Daten Erkenntnisse werden – mit SQL, Python und Microsoft Azure als zentrale Werkzeuge. Cloud-Grundlagen, Datenanalyse und KI-Anwendungen greifen dabei ineinander und bilden ein praxistaugliches Gesamtbild.
Das Programm verbindet theoretisches Grundlagenverständnis mit konkreten Data-Science-Projekten. Moderne Methoden zur strukturierten Datenverarbeitung und -analyse bereiten dich auf datengetriebene Aufgaben in unterschiedlichen Branchen und Rollen vor.
Künstliche Intelligenz in Azure im Überblick: Machine Learning, Computer Vision und Natural Language Processing als Basis für die Beurteilung und Nutzung von KI-Services in der Cloud.
Zertifizierung: Microsoft Azure AI Grundlagen
Cloud-Konzepte und zentrale Azure-Services kompakt erklärt: Grundlagen zu Sicherheit und Aufbau der Plattform als Basis für den sicheren Umgang mit Microsoft Azure.
Zertifizierung: Microsoft Azure Grundlagen
Datenkonzepte und Azure-Datendienste im Überblick: relationale und nicht-relationale Daten, moderne Datenplattformen – als Fundament für Data Engineering und Data Science.
Zertifizierung: Microsoft Azure Daten Grundlagen
Grundlegende und erweiterte SQL-Abfragen erlernen: effiziente Datenanalyse, -verarbeitung und -auswertung in relationalen Datenbanken praxisnah vermittelt.
Zertifizierung: New Horizons Teilnahmezertifikat
Data-Science-Lösungen in Azure umsetzen: Modelltraining, Deployment und Monitoring in der Cloud – praxisnah und auf reale Einsatzszenarien ausgerichtet.
Zertifizierung: Microsoft Azure Data Scientist Associate
Datenintegration, Transformation und Analyse mit Microsoft Fabric: moderne Datenpipelines aufbauen und datengetriebene Architekturen gestalten.
Zertifizierung: Microsoft Fabric Data Engineer Associate
Programmierung mit Python erlernen und im Bereich Data Science einsetzen: Syntax, Datenstrukturen und erste datenanalytische Anwendungen praxisnah erkunden.
Zertifizierungen:
Introduction to Python
Python for Data Science
- EXIN® Agile Scrum Foundation: Agile Arbeitsweisen im Überblick – Scrum-Rollen, Abläufe und Kernprinzipien kompakt vermittelt.
- ITIL® 4 Foundation mit Examen: Einstieg in IT-Service-Management nach den Best Practices und Standards von ITIL®.
- PRINCE2® 7 Foundation mit Examen: Strukturiertes Projektmanagement nach PRINCE2® 7 – Methoden, Prozesse und Rollen klar erlernen.
- Big Data on AWS: Big Data und Machine Learning mit Python – einschließlich des Qualifizierungswegs vom Data Analyst zum Data Scientist.
Einstiegstermin: Flexibler Start jederzeit möglich.
Dauer: 6,25 Monate in Vollzeit; alternativ Teilzeit mit entsprechend verlängerter Dauer. Je nach Standort kann die Dauer variieren.
Durchführung: Online-Live-Unterricht mit betreuter Lernphase und strukturierter Prüfungsvorbereitung.
Ort: Ortsunabhängige Teilnahme möglich – im Trainingscenter oder im Homeoffice.
Zielgruppe:
Wer mit Daten, KI und Cloud-Technologien arbeiten möchte – ob als Berufseinsteigerin bzw. Berufseinsteiger, Quereinsteigerin bzw. Quereinsteiger oder als Fachkraft aus IT oder analytischen Bereichen – profitiert von dieser Weiterbildung im Bereich Data Science und Azure.
Voraussetzung:
PC-Grundkenntnisse und allgemeines technisches Verständnis werden vorausgesetzt. Erste Erfahrungen mit Daten, Tabellen, Analysen oder Programmierung sind hilfreich, aber keine Bedingung. Grundlegende Englischkenntnisse werden empfohlen, da Lernmaterialien und Zertifizierungsprüfungen teilweise auf Englisch sind.
Förderung:
Eine Förderung von bis zu 100 % über den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters ist möglich. Zusätzlich können Förderungen nach dem Qualifizierungschancengesetz für Beschäftigte und Unternehmen genutzt werden.
Wir sind AZAV zertifiziert
Als AZAV-zertifizierter Bildungsträger ist die Weiterbildung praxisnah, arbeitsmarktorientiert und an aktuellen Anforderungen in Data Science, Cloud und KI ausgerichtet. Der modulare Aufbau ermöglicht eine flexible, nachhaltige Qualifizierung für datengetriebene Berufsbilder.
Jetzt kostenlos beraten lassen
Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.
Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …
