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Data Analytics und Data Science Portfolioprojekte

Aufbau eines Bewerbungsportfolios für den Arbeitsmarkt

Abschlusszertifikat
(Quer-)Einsteigende
Vollzeit/Teilzeit
Deutsch, Englisch
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Kursbeschreibung

Das Ziel dieses Kurses ist der begleitete Aufbau eines Portfolios an Projekten. Besonders Quereinsteigende können potenzielle Unternehmen in der Regel besser durch eine überzeugende Arbeitsprobe als allein durch ihren Lebenslauf überzeugen.

Du erlernst, worauf Arbeitgeber bei Arbeitsproben im Bereich Data Analytics und Data Science achten und welche Schwerpunkte sich für Dich eignen. Gemeinsam mit den Mentor:innen wählst Du geeignete Datensätze und Fragestellungen aus. Anschließend erarbeitest Du daraus einzeln oder in Kleingruppen Projekte für Dein Bewerbungsportfolio.

In diesem Training lernst Du
Datenprojekte aufsetzen
Präsentieren von Daten
Agiles Projektmanagements
  • Eigenständiges Auswählen und professionelles Umsetzen von Data-Analytics- und Data-Science-Projekten
  • Lokales Erzeugen und Veröffentlichen von Projekten
  • Präsentieren von Ergebnissen und Diskussion unter Verwendung
    von Fachsprache

Zielgruppe

Die Weiterbildung ist für Dich und Deine Karrierewünsche geeignet, wenn Du ein abgeschlossenes Studium hast, idealerweise in den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik, BWL, (Wirtschafts-) Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation oder Vorerfahrung besitzt. Außerdem solltest Du bereits eine Weiterbildung zum Data Analyst, BI Analyst oder Data Scientist abgeschlossen haben.

Vorraussetzungen für die Teilnahme

Sicherer Einsatz des Data Analytics Workflows mit Python bzw. SQL und Power BI oder sicherer Einsatz des Data Science Workflows mit Python.

Module

1
Einführung
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Ziele:

  • Zielgerichtete Auswahl von Projekten
  • Lokales Erzeugen und Veröffentlichen von Projekten
  • Strukturierte Umsetzung von Projekten

 

Inhalte:

  • Einführung
    • Gegenseitiges Kennenlernen
    • Trainingsablauf und Einblick in die Bausteine
    • Einführung in die Lernumgebung
  • Auswahl eines Datenprojektes
    • Grundlagen guter Projekte
    • Beispielprojekte in Data Analytics und Data Science
    • Quellen geeigneter Datensätze
    • Lizenzen von Datensätzen
    • Aufwandsabschätzung von Datenprojekten
  • Set-up der Arbeitsumgebung
    • Lokale Installation von Python und benötigten Modulen
    • Einführung in Git-Hub Pages
    • Optionale Kurzeinführung in Git
  • Strukturiertes Arbeiten in Datenteams
    • Data Analytics Workflow
    • Data Science Workflow
  • Beginn der Portfolioarbeit:
    • Vorbereitung
    • Einteilung in Teams und Zuweisung zu vorgeschlagenen Projekten
    • Erstellen eines Projektplans und Verteilung der Aufgaben

2
Grundlagen des agilen Projektmanagements
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Ziele:

  • Strukturierte Umsetzung von Projekten

 

Inhalte:

  • Grundlagen des agilen Projektmanagements
    • Daily Stand-ups
    • Sprint-Planning
    • Sprint-Retro
    • Kanban
    • Online-Projektmanagementtools
  • Fortführung der Projektarbeit

3
Abschluss der Projektarbeit inkl. Präsentation
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Ziele:

  • Präsentieren von Ergebnissen und Diskussion unter Verwendung von Fachsprache

 

Inhalte:

  • Abschluss der Projektarbeit
  • Abschlusspräsentation
    • Erzeugen der Abschlusspräsentation
    • Halten der Abschlusspräsentation vor den anderen Teamsund Mentor:innen
Lehrplan herunterladen
FAQ

Der Bedarf an Data Expert:innen ist hoch. Bis 2025 werden rund 4 Millionen Datenexpert:innen in Europa benötigt. Allein in Deutschland sind derzeit 149.000 IT-Jobs unbesetzt. Vor allem die Nachfrage nach Daten- und KI-Experten nimmt weiterhin enorm zu.

Aber eine Entscheidung für eine Daten-Karriere ist noch so viel mehr als nur eine sichere Zukunftsentscheidung! Als Datenexpert:in beschäftigst Du Dich mit starken, gesellschaftlich relevanten Themen, bist gleichzeitig Tech-Profi und kommunikativ und kreativ. Der Beruf ist abwechslungsreich, lässt sich mit den meisten anderen Berufen kombinieren und bietet ein attraktives Gehalt. Und das Wichtigste: Er ist mit uns zielsicher erlernbar!

Ja, nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein Abschlusszertifikat von uns, dass Du bei Deinen Bewerbungen vorzeigen kannst. Data Analysts und Data Scientists werden in vielen Wirtschaftsbereichen händeringend gesucht. Selbst ohne einschlägige Berufserfahrungen stehen Deine Chancen auf einen Einstiegsjob also gut. Dazu kommt, dass es in fast jeder Branche Analysten gibt, diese haben dann zwar unterschiedliche Jobtitel, aber die Fähigkeiten, die Du dazu brauchst, sind dieselben, wie die des Data Analyst oder Data Scientist.
Ja, unsere Online-Weiterbildungen sollen Dir die größtmögliche Flexibilität bieten. Grundsätzlich empfehlen wir sechs bis acht Stunden pro Woche zum Lernen einzuplanen. Wann Du diese Zeit einplanen willst, liegt bei Dir und wird von uns nicht vorgeschrieben. In unseren Karrierepfaden, dem Data Analyst und Data Scientist Kurs, bieten wir Dir Live-Webinare, in denen Du unseren Mentor:innen Fragen stellen kannst, an denen Du aber nicht teilnehmen musst, wenn es nicht in Deinen Zeitplan passt.
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Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!
Alexander Gross
Data Analyst bei AIC Portaltechnik
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Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.
Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE
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Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.
Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen bei IAV GmbH
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Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.
Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH
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Unsere Beraterinnen und Berater helfen Dir gerne weiter und beantworten Dir alle offenen Fragen. Kostenlos und unverbindlich. Wir freuen uns auf Dich.
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