Ausbildung zum Data Scientist in Berlin - Seminar / Kurs von Bitkom Akademie

Data Science in der Praxis

Der Einsatz von Data Science gehört mittlerweile zum Unternehmensalltag. Die Aufbereitung und Analyse unterschiedlicher Datenmengen ist Voraussetzung für eine erfolgreiche digitale Transformation. In vielen deutschen Unternehmen fehlt jedoch nach wie vor das praktische Know-how für die Umsetzung mittel- und langfristiger Datenprojekte. Unser Premium-Lehrgang "Ausbildung zum Data Scientist" setzt genau hier an und verfolgt ein unternehmens- und industrienahes Weiterbildungskonzept.   Verkörpert durch das Berufsbild des Data Scientists umfasst der Tätigkeitsbereich mittlerweile verschiedene Rollen und Arbeitsprofile wie bspw. Data Analysten, Data Architects, Data Engineers, Data Manager oder Business Developer. Sie alle beschäftigen sich mit der Erhebung, Visualisierung oder Auswertung von Big Data und helfen – unter anderem mit der Unterstützung von KI-Lösungen – somit Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren und Geschäftsmodelle auszubauen. Das notwendige Fachwissen, um Datenprojekte in Unternehmen zu initiieren, zu steuern und erfolgreich umzusetzen, wird im Rahmen des Lehrgangs durch Fachexperten von PTC, adesso SE und Mindfuel vermittelt. 

Mit der praxisorientierten Ausrichtung des Lehrgangs und der Expertise unseres Kooperationspartners, dem Institut für Organisation & Management (IOM) der Steinbeis-Hochschule-Berlin, garantieren wir einen optimalen Mix aus theoretischem Grundlagenwissen und unmittelbarem Anwendungsbezug. Dieser eignet sich optimal für die berufliche Weiterentwicklung sowie als Quereinstieg in ein neues Berufsfeld. Mit erfolgreichem Abschluss des Lehrgangs wird ein Bitkom-Personenzertifikat und vom IOM ein Diploma of Advanced Studies (DAS) mit 450 Stunden Workload (äquivalent zu 15 ECTS-Punkten) verliehen. Die Bitkom Akademie ist nach ISO 9001 zertifziert, die Steinbeis+Akademie (IOM) verfügt zusätzlich über eine AZAV-Trägerzulassung. 

Dieser Zertifikatslehrgang setzt sich aus fünf Modulen zusammen, in denen den Teilnehmern alle Grundlagen für ihre zukünftigen Aufgaben vermittelt werden. Die Weiterbildung orientiert sich inhaltlich an einem typischen Zyklus von Data Science-Projekten, vom professionellen Datenmanagement angefangen bis hin zur Erstellung prädiktiver Analysen und der Nutzbarmachung von Ergebnissen. Dabei vermitteln wir neben technischem Know-how auch die erforderlichen Kenntnisse zum Management von Data-Prozessen. Das Programm des Zertifikatslehrgangs Data Scientist umfasst folgende Module:​

1. Der Data Scientist – Berufsbild mit Zukunft: Profil, Anwendungsfelder und Potenziale
2. Datenhaltung & Data Governance: Analyse und Management, Datenbestand, -zugriff und -verwaltung
3. Datenakquisition und Datenintegration im Unternehmen: Vertiefung Data Engineering, Datenströme, IT-Architekturen, Datenexploration
4. Data Sciene-Algorithmen - Analytik & Resultate: Analysetechniken,Statistikmethoden und prädiktive Analytik
5. Generierung von Business Value und Outcome: Visualisierung und Kommunikation von Analyseergebnissen

• Sie sind nach der Ausbildung in der Lage, Datenprojekte im eigenen Unternehmen zu initiieren sowie Consulting und Entscheidungsprozesse erfolgreich und kosteneffizient zu managen.
• Sie lernen aus prädiktiven Analysemethoden echte Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu generieren.
• Unsere Referenten kommen aus innovativen und namhaften Technologie-Unternehmen, u.a. PTC (wissenschaftliche Leitung des Zertifikatslehrgangs), adesso SE und Mindfuel. 
• Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatslehrgangs wird von der Steinbeis+Akademie ein Diploma of Advanced Studies (DAS) verliehen. Die Steinbeis+Akademie organisiert den Weiterbildungsbereich innerhalb des Steinbeis-Verbunds. 

Der Zertifikatslehrgang ist branchenunabhängig konzipiert und richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger im Unternehmen. Darüber hinaus eignet sich der Lehrgang für Unternehmensentwickler, IT-Fachleute, Business Controller, Projekt- und Datenmanager sowie Mitarbeiter mit Teamverantwortung außerhalb der IT. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.