Data Science

Zertifikatskurs Data Science / Statistical Learning

Daten sind zu einem betrieblichen Rohstoff eigener Art geworden. Laut Hal Varian, Chief Economist bei Google Inc., setzt sich die Wertschöpfungskette der Daten aus Zugriff, Verständnis, Verarbeitung, Analyse und Ergebniskommunikation zusammen. Diese Aussage ist unsere Mission, die wir in unseren Modulen konsequent umsetzen.

"Das bisher nicht gekannte und sich immer stärker beschleunigende Wachstum digitaler Daten durchdringt einzelne Produktionsvorgänge ebenso wie ganze Unternehmungen, Organisationen und wissenschaftliche Projekte. Neben klassischen Transaktionsdaten fallen Daten aus der Logistik (RFID, GIS), Social Media, dem Internet der Dinge und aus öffentlichen Angeboten (Open Data) in immer größerer Menge und Vielfalt an. Die effektive Auswertung dieser Datenmengen erfordert von Beschäftigten aller Branchen völlig neue Qualifikationen."

Um die Teilnehmenden für diese neuen Herausforderungen fit zu machen, vereinigt der Weiterbildungskurs „Data Science / Statistical Learning“ Fachwissen aus der Informatik mit quantitativen Methoden und Aspekten des Informations- und Kommunikationsdesigns. Dabei wird mit R und Python gearbeitet und die effektive Nutzung der Business Intelligence Werkzeuge Power Query und Power View entlang der Wertschöpfungskette gezeigt. Auch auf Azure Machine Learning wird mit konkreten Beispielen Bezug genommen.

Lehrinhalte

Der Zertifikatskurs "Data Science / Statistical Learning" umfasst folgende Module, die einzeln buchbar sind:

Wissenschaftliche Leitung & Lehrende

Dr. Peter Lauf: Diplom und Promotion in Volkswirtschaft mit Schwerpunkt in quantifizierender Wirtschafts- und Sozialgeschichte an der Universität zu Köln. Datenanalytiker, Marketingleiter, Leiter Database und Manager Big Data bei Startups und in den verschiedensten Branchen. 12 Jahre Erfahrung mit R, 20 Jahre Erfahrung mit SPSS, zertifizierter SAS Programmierer. Lehraufträge an Universitäten und Fachhochschulen zu Statistik, Datenmanagement und Datenbanken. Vertretung einer Professur für Quantitative Methoden und Data Mining im Fachbereich Wirtschaftsinformatik der HTW Berlin. Bis Wintersemester 2020/21 Professor für Business Information Systems an der Digital Business University (DBU) in Berlin.

Zielgruppe / Teilnahmevoraussetzungen

Data Science / Statistical Learning ist nicht an eine bestimmte Branche gebunden. Der Kurs richtet sich an alle, die bereits jetzt mit Datenanalysen befasst sind, also insbesondere an Ökonom/en/innen, Ingenieur/e/innen und Informatiker/innen, aber auch Soziolog/en/innen können von dem Kurs profitieren.

Teilnahmevoraussetzung ist der Abschluss eines Hochschulstudiums oder eines vergleichbaren Studiums an einer Berufsakademie (BA) sowie mindestens ein Jahr für die Weiterbildung geeignete Berufserfahrung; außerdem wünschen wir uns ein (kurzes) Motivationsschreiben, um die Kursinhalte optimal auf die Bedürfnisse unserer Teilnehmenden auszurichten. Erste Erfahrungsberichte von Absolvent*innen finden Sie hier.
Besondere Vorkenntnisse im Programmieren mit R und Python sind nicht erforderlich, wir freuen uns jedoch über Offenheit gegenüber neuen Methoden, Werkzeugen und Fragestellungen.

Abschluss

Hochschulzertifikat „Data Scientist“ der Berliner Hochschule für Technik nach erfolgreichem Bestehen aller Modulleistungen (Module 1 bis 3).

Die Teilnahme an einzelnen Modulen wird nach erfolgreichem Bestehen der Modulleistung mit dem Modultitel zertifiziert.

Durchführung

Der nächste Kurs startet im Oktober 2024. Die genauen Termine werden in Kürze veröffentlicht.

Dauer/Termine: 8 Wochen: Oktober bis Dezember (Modul 1)
                          8 Wochen: Januar bis März (Modul 2)
                          8 Wochen: April bis Juni (Modul 3)
Anmeldung:       bis zum 26. September für das Wintersemester 2024/25
Präsenztermine*): jeweils 2 Tage zu Beginn und am Ende eines Moduls

Hier finden Sie detaillierte Informationen zum Aufbau und Ablauf des Fernstudienkurses.

Nutzungsentgelt

1.500,- Euro pro Modul