Data Science
Zertifikatskurs Data Science / Statistical Learning
Starten Sie jetzt Ihre Weiterbildung Datenanalyse:
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.”
Data Science wird durch die aktuellen Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz aufgewertet. Gerade für Nicht-Fachleute, also Personen, die weder Informatik noch Mathematik/Statistik noch Physik studiert haben, werden Kenntnisse in Data Science zu einer wichtigen Voraussetzung für die effiziente Nutzung von KI, denn: Data Science bildet die Verbindung zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz. Hierzu sagt ChatGPT im Interview Folgendes.
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 in 3 Schritten vorgegangen:
- Daten: vom Zugriff bis zur Bereitstellung “gereinigter” analysierbarer Datensätze
- Methoden: von elementarer Statistik bis zum maschinellen Lernen
- Kommunikation: unverzerrte und visuelle Ergebnisdarstellung
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.
Module
Absolventen über diesen Kurs
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. Einen ausführlichen Erfahrungsbericht 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). Das Zertifikat wird mit 15 Creditpoints nach dem ECT-System bewertet.
Die Teilnahme an einzelnen Modulen wird nach erfolgreichem Bestehen der Modulleistung mit dem Modultitel zertifiziert.
Durchführung
Der nächste Kurs startet im Oktober 2025. 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 31. August für das Wintersemester 2025/26 (gerne auch noch nach diesem Termin nachfragen)
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 (die Module können einzeln gebucht/belegt werden). Eine Ratenzahlung ist möglich.