ACADEMY

DATA-SCIENTIST-SCHULUNGEN

Immer mehr Unternehmen realisieren das Potenzial der heute

verfügbaren Datenmengen und beginnen, sich als Data-driven

Company neu zu definieren. Mit prädiktiven Modellen gewinnen

sie aus den Daten Prognosen für Entscheidungen und Maßnah-

men in allen Geschäftsbereichen. Dazu benötigen sie Teams mit

einem besonderen Mix an Kompetenzen. Für diese Teams sind

Data Scientists, die Konzepte und Techniken aus Informatik, Sta-

tistik und Mathematik zu nutzen wissen, enorm gefragt.

Fachkräften, die fit für Big Data werden und sich kompakt zu

Data Scientists weiterbilden möchten, stehen 25 flexibel kombi-

nierbare 1 - 5-tägige Fortbildungsmodule zur Wahl. Unternehmen

können sich ein Inhouse-Schulungsprogramm zusammen stellen,

das auf ihren individuellen Bedarf zugeschnitten ist. Weitere Vor-

träge, Workshops und ein umfassendes Beratungs- und Coaching-

Programm runden das Angebot ab.

Die Data-Scientist-Schulungen werden von erfahrenen Experten

aus der Fraunhofer-Allianz Big Data durchgeführt. Sie garantie-

ren praxisnahe und gleichzeitig theoretisch fundierte Inhalte,

die stets am Puls der Zeit sind.

WERDEN SIE DATA SCIENTIST!AUSBILDUNGSRAHMEN

Abbildungen: © Fraunhofer, iStock, Bernd Müller

Zielgruppe

Business Developer, Daten-Analysten, Data Manager,

Software-Ingenieure und Projektleiter

Abschluss

Teilnahmebescheinigung oder Zertifikat

Dauer

1 – 5 Tage

Kosten

950 € pro Tag, Abweichungen möglich

Ort

Schloss Birlinghoven, 53757 Sankt Augustin, Abweichungen möglich

Termine

Mehrfach pro Jahr nach Bedarf; die aktuellen Termine finden Sie unter

www.bigdata.fraunhofer.de/de/datascientist.html

Wenn Sie sich über die fachlichen

Hintergründe und einzelnen Inhalte

genauer informieren oder sich

direkt anmelden möchten, wenden

Sie sich an

Regine Freitag

Schloss Birlinghoven

53757 Sankt Augustin

Telefon +49 2241 14-2047

Telefax +49 2241 14-2072

regine.freitag@iais.fraunhofer.de

Sie interessieren sich für ähnliche

Weiterbildungsangebote? Wenden

Sie sich direkt an Ihre kompetente

Ansprechpartnerin der Fraunhofer

Academy

Eva Poxleitner

Bildungsreferentin

Hansastr. 27c

80686 München

Telefon +49 89 1205-1513

Telefax +49 89 1205-77-1513

eva.poxleitner@fraunhofer.de

www.academy.fraunhofer.de

I H R E A N S P R E C H P A R T N E R

Zertifikatsprogramm

Ein dreistufiges Zertifizierungsprogramm zum Data Scientist ist im Auf-

bau. Die Zertifikate bescheinigen den Absolventen relevantes innovatives

Praxiswissen und nachgewiesene Kompetenz. Die Zertifizierung erfolgt

durch die Fraunhofer Personenzertifizierungsstelle.

Auf die erste Stufe »Data Scientist Basic Level« bereitet die gleichnamige

Schulung vor. Weitere methoden- und branchenspezifische Schulungen mit

Zertifizierung folgen. Die Zertifizierung als »Senior Data Scientist« durch

die Dokumentation und Präsentation eines eigenständig durchgeführten

Projekts erworben werden.

Zertifizierung zum »Data Scientist Basic Level«

Durch die Schulung »Data Scientist Basic Level« erlangen Sie breitgefä-

chertes Wissen, um effizient in Data Science Teams mitarbeiten zu kön-

nen. Sie erfahren, wie Business Developer die Potenziale von Big Data in

ihrem Unternehmen erschließen, wie Dateningenieure Daten beschreiben

und integrieren, wie Analysten mit maschinellen Lernverfahren Muster

und Trends erkennen und wie Software-Ingenieure mit modernen Daten-

banken und verteilten Berechnungsverfahren robuste und skalierbare Big-

Data-Systeme entwickeln. Die Schulung schließt mit einer Prüfung zum

Erwerb des Zertifikats »Data Scientist Basic Level« ab.

Business Development

– Analyzing the Potential of Big Data

Sie erfahren, wie Business Developer systematisch Anforderungen und

Vorteile analysieren können, die mit der Nutzung von Big Data in ihrem

Unternehmen verbunden sind und zwar, bevor sie in Big-Data-Werk-

zeuge und -Beratung investieren.

Analytics

– Basic Data Analytics

Sie lernen die wesentlichen Grundlagen der modernen Datenanalyse

kennen, um anschließend den Nutzen von maschinellen Lernverfahren

bewerten zu können. Praktische Beispiele werden mit dem »RapidMi-

ner« und der statistischen Programmiersprache »R« bearbeitet.

– Visual Analytics

– Deep Learning

Big Data

– Visual Analytics

– Deep Learning

Data Governance

– Data Management and Integration

– Linked Enterprise Information Integration

– Security and Privacy for Big Data

Data Science for Business

– Social Media Analytics

Hier erfahren Sie, wie Sie Texte und Multimediainhalte aus sozialen

Netzwerken untersuchen können und die Meinungen und Emotionen

der Nutzer im Hinblick auf bestimmte Themen, Produkte, Personen

oder Firmen automatisch erkennen.

– Multimedia Analytics

Life Sciences and Health Care

– Scientific Data Management for Life Sciences and Health Care

Erlernen Sie einen nachhaltigen Umgang mit Dokumenten und Daten

für einen effizienteren Zugriff und eine leichtere Nachvollziehbarkeit Ih-

rer Arbeit. Hier erfahren Sie in Theorie und Praxis, wie Sie Labordaten im

Dateisystem richtig organisieren, Metadaten nutzen und verschiedene

Softwaretypen für Datenmanagement und Datenintegration einsetzen.

– Analytics in Life Sciences

Smart Energy Management

– Data Scientist for Smart Energy Management

Um bei volatilen Energiequellen wie Wind und Sonne Stabilität zu ga-

rantieren, muss das Stromnetz intelligent gesteuert werden. Mit den

richtigen Daten und Methoden lassen sich Geschäftsprozesse optimie-

ren, Kosten reduzieren oder neue Märkte erschließen. Die Schulung

gibt Ihnen einen Überblick über aktuelle Trends, Analysemethoden und

Technologien; Sie führen erste Experimente im Fraunhofer Big Data

Framework »GPI-Space« durch.

– Energy Data Analyst

– Data Scientist for Smart Buildings

Industrie 4.0

– Datengetriebene Geschäftsmodelle in Industrie 4.0 denken

und entwickeln

Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über Beispiele und Best

Practices für innovative datengetriebene Geschäftsmodelle im Kontext

»Industrie 4.0«. Darauf werden eine Systematisierung und Strukturie-

rung von Geschäftsmodellen aufgebaut und konkrete Startpunkte für

die eigene Entwicklung aufgezeigt.

– Multimedia Analytics

– Datengetriebene Fabrikbetriebsoptimierung durch intelligente

Fertigungssysteme

– Smarte Sensorik für das Life Cycle Management

– Sensordatenerfassung und Prozessmodellierung – Grundsteine für

die Digitalisierung und Optimierung von Produktionsprozessen

– Knowledge Discovery in Produktionsdaten – Modellierung,

Visualisierung, Potenzialbewertung

ZERTIFIZIERUNGSPROGRAMM METHODENSPEZIFISCHE SCHULUNGEN BRANCHENSPEZIFISCHE SCHULUNGEN