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Lehrgang: Microsoft Professional Program (MPP) – Data Science («MDSLG»)

  • Dauer
    12 Tage
  • Preis
    9'800.–
Dieser Lehrgang bereitet Sie optimal auf eine Position als «Data Science Analyst» vor.
Zu den Daten
Details und Inhalt

Dieser Lehrgang bietet Ihnen die optimale Vorbereitung zum Data Science Analyst. Dank dem Blended-Learning-Ansatz werden die Vorteile von Präsenzveranstaltung und E-Learning kombiniert. In den Abendsessions wird der Kursinhalt durch Theorie und Übungen vermittelt, bestehend aus Video-Learnings und Labs. Die Prüfungsworkshops finden samstags statt. Dazwischen haben Sie jeweils eine Woche Zeit, um den Kursinhalt individuell zu repetieren.

  1. Data Science Orientation
    • Im Abendkurs zu erlernen Sie die Grundlagen der Datenwissenschaften. Sie erhalten einen Einblick in den Alltag von Datenspezialisten und erlernen grundlegende Funktionen von Microsoft Excel. Sie werden mit Hilfe von Excel Daten erkunden, Visualisierungen durchführen und mit Pivot-Tables und Pivot-Charts arbeiten.
  2. Querying with Transact-SQL
    • Im Abendkurs erlernen Sie die Grundlagen von SQL. Das Hauptaugenmerk liegt hier klar auf den Basics von SQL wie z.B. die Aufbereitung der Daten und das konkrete Abfragen einzelner Daten. Sie werden erste Abfragen mit dem SELECT-Statement durchführen und grundlegende Funktionen der Datenbank-Abfragesprache SQL kennenlernen. 
    • Im Prüfungsworkshop wenden Sie Ihr neu erlangtes Wissen in einer interaktiven Prüfungsituation an. Einerseits beantworten Sie Fragen zu den erlernten Themen, andererseits beschäftigen Sie sich mit bestimmten SQL-Statements.
  3. Analyzing and Visualizing Data with Excel
    • Im Abendkurs erlernen Sie grundlegende Funktionen von Excel. Sie erlenen, wie Sie schnell und einfach Ihre Daten in Excel-Tabellen verarbeiten und sie anschliessend anschaulich darstellen können.
    • Im Prüfungsworkshop wenden Sie Ihr neu erlangtes Wissen in zahlreichen interaktiven Übungen an. Somit testen Sie Ihre Kenntnisse an realen Beispielen und bereiten sich auf den täglichen Einsatz von Excel vor.
  4. Analyzing and Visualizing Data with Power BI
    • ??Im Abendkurs zu Power BI lernen Sie zunächst die Umgebung von Power BI kennen. Anschliessend werden Sie mit dem Datenupload aus verschiedenen Quellen in Power BI vertraut gemacht.
    • Im Prüfungsworkshop beantworten Sie anhand Ihrer selbst erstellten Charts und Reports einige Fragen. Dazu befinden Sie sich in der Lernumgebung Moodle.
  5. ??Statistical Thinking for Data Science and Analytics
    • ?Im Abendkurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaften kennen. Des Weiteren behandelt der Kurs fundamentale statistische Grundlagen.
    • Im Prüfungsworkshop testen Sie Ihr neu erlangtes Wissen in interaktiven Übungen. Sie lösen Aufgaben, bei denen Sie die erwähnten Konzepte anwenden können.
  6. ??Introduction to R for Data Science
    • ??Im Abendkurs erhalten Sie zunächst einen ersten Einblicke in R Studio und dessen Handhabung. Sind Sie mit R Studio vertraut, lernen Sie die fundamentale Syntax und die Grundlage der Datenanalyse in R kennen, die Datentypen.
    • Im Prüfungsworkshop testen Sie Ihre neu erlangten Kenntnisse von R in einigen Übungen. Die Übungen lösen Sie direkt in R Studio und bereiten sich so optimal auf den Gebrauch von R vor.
  7. ??Introduction to Python for Data Science
    • Der Abendkurs bietet Ihnen den perfekten Einstieg in die Grundlagen von Python. Sie machen mit der Umgebung von Python Bekanntschaft und lernen die grundlegenden Konzepte von Python kennen. Zu Beginn lernen Sie die Variablen und Datentypen kennen. 
    • Im Prüfungsworkshop spielen Sie einige Übungen mit Python durch. Diese beinhalten konkrete Fragen und Aufgaben zu den im Kurs behandelten Themen. 
  8. Data Science Essentials
    • ??In diesem Abendkurs erweitern Sie Ihre fundamentalen Grundkenntnisse. Der Kurs beinhaltet die Grundlagen der Denkweise von Datenspezialisten. Lernen Sie grundlegende statistische Konzepte und lernen Sie zu denken wie ein Datenanalyst.
    • Im Prüfungsworkshop testen Sie Ihr neu erlangtes Wissen in einer interaktiven Prüfungssituation. Dazu beantworten Sie Fragen und Aufgaben zu den im Kurs behandelten Themen. So können Sie sich gezielt auf das tägliche Arbeiten mit Daten und deren Auswertung vorbereiten.
  9. Principles of Machine Learning
    • ??Im Abendkurs erlernen Sie, was Klassifizierung ist und wie Sie mit statistischem Vorgehen zu einer ersten Simulation der Klassifizierung kommen. Des Weiteren lernen Sie wichtige Klassifizierungsmodelle kennen.
    • Im Prüfungsworkshop testen Sie Ihr neu erlangtes Wissen in einer interaktiven Prüfungssituation. Lösen Sie Aufgaben und beantworten Sie Fragen zum Kurs.
  10. Programming with R for Data Science
    • ??Im Abendkurs behandeln Sie die beiden wichtigen Konzepte, die Datenstruktur und Funktionen in R. Dies sind die fundamentalen Kenntnisse, die für ein effizientes Arbeiten mit R vorausgesetzt werden. Sie erweitern in diesem Kurs Ihr Wissen aus dem Einführungskurs «Introduction to R for Data Science».
    • Im Prüfungsworkshop testen Sie Ihr neu erlangtes Wissen in einer interaktiven Prüfungssituation. Sie lösen Aufgaben, in denen Sie die oben erwähnten Konzepte anwenden können. So bereiten Sie sich optimal für den täglichen Gebrauch von R vor. 
  11. Programming with Python for Data Science
    • ??Im Abendkurs erhalten Sie einen Überblick über die Handhabung von Daten mit Hilfe von Python. Lernen Sie das Konzept der Features kennen und machen Sie erste Datenmanipulationen.
    • Im Prüfungsworkshop wenden Sie Ihr neu erlangtes Wissen in zahlreichen interaktiven Übungen an. Auf diese Weise testen Sie Ihre Kenntnisse anhand realer Beispiele und bereiten sich für den täglichen Gebrauch von Python vor.
  12. Applied Machine Learning
    • ??Im Abendkurs lernen Sie wichtige Konzepte wie Zeitreihen und Vorhersagen kennen. Dazu wenden Sie das Wissen an, das Sie in verschiedenen vorhergegangenen Kursen erhalten haben und erweitern Ihre Machine-Learning-Kenntnisse mit essentiellen Konzepten.
    • Im Prüfungsworkshop testen Sie Ihr neu erlangtes Wissen in einer interaktiven Prüfungssituation. Sie lösen Aufgaben und Übungen zu den im Kurs erlernten Themen.
  13. Implementing Predictive Models with Spark in Azure HDInsight
    • Der Abendkurs beinhaltet grösstenteils die Grundlagen von Spark und die Erstellung Ihres eigenen Spark Clusters. Damit werden Sie anschliessend verschiedene Analysen durchführen.
    • Im Prüfungsworkshop stellen Sie Ihr neu erlangtes Wissen in einer interaktiven Übung auf den Prüfstand.
  14. Developing Intelligent Apps and Bots
    • Der Abendkurs beschränkt sich auf den Teil mit den Bots. Sie erhalten eine Einführung in die Theorie der Bots und in das Microsoft Bot Framework. Danach sind Sie bereit, um mit dem Bot Builder für C# einfache Bots zu erstellen. 
    • Nutzen Sie die Azure Machine Learning Web Services, um selbst intelligente Applikationen und Bots zu erstellen. Ihr neu erlangtes Wissen testen Sie im Prüfungsworkshop in interaktiven Übungen. Sie lösen Aufgaben, in denen Sie die oben erwähnten Konzepte anwenden können.
Nutzen/Lernziele
  • Sie kennen die Rolle eines Data Scientisten und haben erste praktische Erfahrungen mit Datenvisualisierung in Excel und statistischen Grundlagen gesammelt
  • Sie kennen die Rolle von Transact-SQL für Data Scientists und haben erste praktische Datenbank-Erfahrungen mit Transact-SQL gesammelt
  • Sie kennen die Tools von Excel zur Analyse und Visualisierung von grossen Datenmengen und können sie nutzen
  • Sie kennen Power BI und dessen Dienste und können diese korrekt anwenden
  • Sie kennen die Vorgehensweisen von Datenwissenschaftlern und können sie nachvollziehen
  • Sie kennen die grundlegenden Konzepte und Eigenschaften von R und Python im Bereich der Datenanalyse
  • Sie kennen die grundlegenden Konzepte, Techniken und Technologien von Data Science
  • Sie kennen die grundlegenden Konzepte, Techniken, Technologien und Eigenschaften im Bereich von Machine Learning
  • Sie kennen die grundlegenden Konzepte, Techniken und Technologien von R und Python als Sprache zur Datenverarbeitung 
  • Sie kennen die grundlegenden Konzepte, mit denen man voraussagende Modelle mit Spark implementieren kann
  • Sie kennen die grundlegenden Konzepte, Techniken und Technologien von Azure Machine Learning und können selbst intelligente Applikationen erstellen
Methodik / Didaktik

Theorieteil, Übungen, Demos

Zielgruppen

Dieser Lehrgang richtet sich an IT-Professionals, Entwickler oder technisch versierte PowerUser.

Voraussetzungen

Wir setzen Grundlagenkenntnisse im Excel sowie ein Grundverständnis von Data Science voraus. 

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Unser Product Manager Lorenz Kurth ist für Sie da.
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