Ausbildung zum Data Scientist

Mit der praxisorientierten Ausrichtung des Lehrgangs und der Expertise unseres Kooperationspartners, dem Institut für Organisation & Management (IOM) der Steinbeis-Hochschule-Berlin, garantieren wir einen optimalen Mix aus theoretischem Grundlagenwissen und unmittelbarem Anwendungsbezug. Dieser eignet sich optimal für die berufliche Weiterentwicklung sowie als Quereinstieg in ein neues Berufsfeld. Mit erfolgreichem Abschluss des Lehrgangs wird ein Bitkom-Personenzertifikat und vom IOM ein Diploma of Advanced Studies (DAS) mit 450 Stunden Workload (äquivalent zu 15 ECTS-Punkten) verliehen. Die Bitkom Akademie ist nach ISO 9001 zertifziert, die Steinbeis+Akademie (IOM) verfügt zusätzlich über eine AZAV-Trägerzulassung. 

Dieser Zertifikatslehrgang setzt sich aus fünf Modulen zusammen, in denen den Teilnehmern alle Grundlagen für ihre zukünftigen Aufgaben vermittelt werden. Die Weiterbildung orientiert sich inhaltlich an einem typischen Zyklus von Data Science-Projekten, vom professionellen Datenmanagement angefangen bis hin zur Erstellung prädiktiver Analysen und der Nutzbarmachung von Ergebnissen. Dabei vermitteln wir neben technischem Know-how auch die erforderlichen Kenntnisse zum Management von Data-Prozessen. Das Programm des Zertifikatslehrgangs Data Scientist umfasst folgende Module:

1. Der Data Scientist – Berufsbild mit Zukunft: Profil, Anwendungsfelder und Potenziale
2. Datenhaltung & Data Governance: Analyse und Management, Datenbestand, -zugriff und -verwaltung
3. Datenakquisition und Datenintegration im Unternehmen: Vertiefung Data Engineering, Datenströme, IT-Architekturen, Datenexploration
4. Data Sciene-Algorithmen - Analytik & Resultate: Analysetechniken,Statistikmethoden und prädiktive Analytik
5. Generierung von Business Value und Outcome: Visualisierung und Kommunikation von Analyseergebnissen

• Sie sind nach der Ausbildung in der Lage, Datenprojekte im eigenen Unternehmen zu initiieren sowie Consulting und Entscheidungsprozesse erfolgreich und kosteneffizient zu managen.
• Sie lernen aus prädiktiven Analysemethoden echte Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu generieren.
• Unsere Referenten kommen aus innovativen und namhaften Technologie-Unternehmen, u.a. PTC (wissenschaftliche Leitung des Zertifikatslehrgangs), adesso SE und Mindfuel. 
• Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatslehrgangs wird von der Steinbeis+Akademie ein Diploma of Advanced Studies (DAS) verliehen. Die Steinbeis+Akademie organisiert den Weiterbildungsbereich innerhalb des Steinbeis-Verbunds. 

• Es wird empfohlen, dass Teilnehmer einen eigenen Laptop nutzen, damit die Praxisübungen während des Lehrgangs von den Teilnehmern selbst durchgeführt und die Ergebnisse der Praxisübungen ggf. für die Transferarbeiten im Anschluss an den Lehrgang verwendet werden können. Die Teilnehmer sollten vorab prüfen, ob firmeneigene Laptops Zugangsbeschränkungen beim Herunterladen von Dateien und Installieren von Programmen haben.
• Prüfungsanforderungen: Die Leistungsnachweise zu den einzelnen Modulen können anhand unternehmensspezifischer Real Life Cases erfüllt werden (Transferarbeit).
• IT-Grundkenntnisse werden vorausgesetzt, Programmierkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich. 

Modul 1

Der Data Scientist – Berufsbild mit Zukunft
Profil, Anwendungsfelder und Potentiale

Modul 2

Datenhaltung & Data Governance
Analyse und Management: Datenbestand, -zugriff, -verwaltung und Governance

Modul 3

Datenakquisition und Datenintegration im Unternehmen
Vertiefung Data Engineering: Datenströme, IT-Architekturen, Datenexploration

Modul 4

Data Science Algorithmen – Analytische Verarbeitung & Resultate
Analysetechniken, Statistikmethoden und Modelltraining und -evaluierung

Modul 5

Generierung von Business Value und Outcome
Visualisierung & Kommunikation von Analyseergebnissen

Der Zertifikatslehrgang ist branchenunabhängig konzipiert und richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger im Unternehmen. Darüber hinaus eignet sich der Lehrgang für Unternehmensentwickler, IT-Fachleute, Business Controller, Projekt- und Datenmanager sowie Mitarbeiter mit Teamverantwortung außerhalb der IT. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.