Das Wichtigste in Kürze

  • Webinar mit zwölf Stunden Inhalt
  • Live-Format mit Selbstlehrphase
  • Kombination aus Theorie und Praxis

Vorteile

  • maximal acht Teilnehmer
  • ständige Interaktionsmöglichkeit
  • praktische Teamaufgaben

Nachteile

  • keine Ermäßigungen

Durch »Data Science Basic« erfahren Teilnehmer wichtige Inhalte über die Funktion von Big Data. Das Webinar lehrt, wie sich große Datenquellen aus mehreren Ursprüngen eingelesen und aufbereiten lassen. Zudem können Teilnehmer mit Python arbeiten, um Datenmengen zu bearbeiten und zu visualisieren. Das Live-Webinar ist ein Angebot für Personen mit Erfahrung in Python. Der Inhalt setzt sich aus acht Stunden Wissensvermittlung und vier stunden praktischem Arbeiten zusammen. Teilnehmer bekommen das Wissen durch verschiedene Multimedia-Tools vermittelt. Mit dem Abschluss erhalten Absolventen eine Teilnahmebescheinigung. Die Inhalte sind an fixe Termine gekoppelt.

Zielgruppe

Mit dem Webinar im Live-Format werden Personen angesprochen, die bereits über Erfahrungen in der Programmiersprache Python verfügen und sich im Bereich von Big Data weiterbilden möchten. Es kann von Vorteil sein, statistische Kenntnisse mitzubringen, diese werden jedoch nicht unbedingt benötigt.

Ziele

Durch die Absolvierung von »Data Science Basic« sollen Teilnehmer einen umfassenden Einblick in die Möglichkeiten der Nutzung von Python im Bereich Big Data erhalten. Teilnehmer lernen statistische Grundkenntnisse kennen und können im Anschluss mit den Bibliotheken pandas und Matplotlib arbeiten. Zudem sollen Teilnehmer im Anschluss an das Webinar selbstständig große Datenmengen in Python aufbereiten und visualisieren können.

Zertifizierung

Teilnehmer erhalten nach der erfolgreichen Beendigung des Webinars eine Teilnahmebescheinigung ausgestellt. Die Erstellung der Bescheinigung verursacht keine weiteren Kosten.

Inhalte

»Data Science Basic« versucht möglichst praxisnah zu sein und bietet in insgesamt vier Modulen jeweils zwei Stunden Wissensvermittlung und praktisches Arbeiten sowie eine Stunde Selbstlernphase, die eigenständig absolviert wird. So sollen Teilnehmer die Inhalte direkt im Webinar festigen und auf das alltägliche Arbeiten mit Big Data ummünzen können. Die praktischen Übungen werden teils alleine, teils in Teams absolvieren. Die Selbstlernphase wird unabhängig von den Live-Modulen durchgeführt und kann zeitlich frei gestaltet werden. Hierbei werden praktische Aufgaben im Alleingang gelöst und im Anschluss zum Start eines Modules besprochen.

Modul 1 startet mit einer kleinen Auffrischung der Python-Kenntnisse. Zwar setzt das Webinar Python-Kenntnisse voraus, Teilnehmer werden aber trotzdem in einem kurzen Einstieg abgeholt und auf den gleichen Wissensstand gebracht. Direkt danach gibt es erste Einblick in Data Science. Teilnehmer lernen, wie Python zur Datenanalyse genutzt werden kann. Zudem werden die Grundlagen der Statistik in diesem Modul behandelt. Am Ende des Webinars wartet das aktive Schreiben von Codes in praktischen Übungen.

Im zweiten Modul werden alle Inhalte aus der Selbstlernphase zusammengefasst und mögliche Fragen thematisiert. Im Anschluss folgt eine Erklärung des Python-Bibliothek pandas. Teilnehmer lernen, wie Daten eingelesen und ausgewertet werden können, um danach wieder selbstständig an Aufgaben arbeiten zu können.

Modul 3 vertieft pandas und lehrt danach den Einstieg in die nächste Bibliothek namens Matplotlib. Die erlernten Inhalte rund um pandas und die Datenvisualisierung in Matplotlib werden auch hier am Ende des Moduls wieder praktisch angewendet.

Das letzte Modul von »Data Science Basic« startet wieder mit der Besprechung der eigenständig absolvierten Inhalte. Teilnehmer bekommen nochmals weiterführendes Wissen zu pandas und Matplotlib gelehrt, um dieses in einer letzten Praxiseinheit anzuwenden.

Das Webinar schließt mit einer Feedbackrunde, wo Teilnehmer direkt Anmerkungen platzieren können.

Dozent/-en

»Data Science Basic« wird vom Data Scientist und Astrophysiker Lars Grygosch geleitet, der unter anderem seit mehreren Jahren als Trainer und Konzeptioner für die Codingschule arbeitet.

Kosten und Bezahlung

Die Teilnahme am Webinar kostet 199 Euro (inkl. MwSt.). Im gegensatz zu vielen anderen Weiterbildungsangeboten der Codingschule gibt es hierfür keine Ermäßigungen. Das Webinar im Live-Format wird direkt während des Buchungsvorganges bezahlt. Hierfür stehen die Bezahlmethoden PayPal, Kreditkartenzahlung und Banküberweisung zur Auswahl. Teilnehmer haben zudem die Möglichkeit, einen Teilbetrag oder die vollen Kosten mit einem entsprechenden Gutschein zu bezahlen.

Preis 199,00 € (inkl. MwSt)
Bezahlmethode Kreditkarte, PayPal, Überweisung
Zahlungsweise einmalig

Teilnahmevoraussetzungen

»Data Science Basic« kann nur dann erfolgreich absolviert werden, wenn einige Voraussetzungen erfüllt werden. Diese sind natürlich vor der Buchung einsehbar.

Fachliche Voraussetzungen

Teilnehmer können den Inhalten nur dann folgen, wenn bereits Grundlagen in der Programmiersprache Python bekannt sind. Allgemeine Kenntnisse im Bereich der Statistik sind zwar von Vorteil, werden aber nicht zwingend vorausgesetzt.

Technische Voraussetzungen

»Data Science Basic« wird über einen PC, Laptop oder ein Notebook absolviert. Teilnehmer benötigen ein Headset, um mit dem Dozenten und anderen Teilnehmern interagieren zu können. Eine stabile Internetverbindung wird vorausgesetzt, damit die Inhalte ohne Probleme abgerufen werden können.

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

Das Wissen im Webinar wird auf verschiedensten Wegen zu den Teilnehmern transportiert. Der Dozent übernimmt die theoretische Vermittlung der Inhalte und kann hierbei auf Multimedia-Tools zurückgreifen. Die praktischen Übungsaufgaben sowie die Selbstlernphase sollen das gelehrte Wissen festigen.

Format Live-Webinar
Videos Ja
Audio Ja
Handout Keine Angabe
Zugangsdauer begrenzt

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

Während der Live-Inhalte können Teilnehmer jederzeit mit dem Dozenten und anderen Teilnehmern in Kontakt treten. Gemeinsame Teamübungen in der Praxis setzen die Interaktion sogar voraus. Während der Selbstlernphase sind die Teilnehmer und der Dozent via Slack verbunden. Hier können bei Bedarf Fragen gestellt werden.

Kundenservice

Rückfragen, Probleme oder Beratungswünsche können beim Kundenservice platziert werden. Dieser ist über diverse Kanäle zu erreichen. So stehen eine Hotline, ein Live-Chat, ein Kontaktformular und der E-Mail-Support zur Verfügung.

Fazit

»Data Science Basic« vereint Theorie mit Praxis und Live-Webinar mit Selbstlernphasen. Pro Webinar nehmen nicht mehr als acht Personen teil. So haben Teilnehmer und Dozenten Zeit für individuelle Themenstellungen und die Beantwortung aller Fragen. Der Abschluss des Webinars wird mit einer Teilnahmebescheinigung bestätigt. Teilnehmer haben sowohl während der Live-Präsentation als auch während der Selbstlernphase jederzeit die Möglichkeit, um andere Webinar-Besucher oder den Dozenten zu kontaktieren.