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ACADEMY
DATA-SCIENTIST-FORTBILDUNGEN
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,
Statistik und Mathematik zu nutzen wissen, enorm gefragt.
Fachkräften, die fit für Big Data werden und sich kompakt zu
Data Scientists weiterbilden möchten, stehen flexibel kombinier-
bare, 1 – 5-tägige Fortbildungsmodule zur Wahl. Unternehmen
können sich ein Inhouse-Schulungsprogramm zusammen-
stellen, das auf ihren individuellen Bedarf zugeschnitten ist.
Vorträge, Workshops und ein umfassendes Beratungs- und
Coaching-Programm runden das Angebot ab.
Die Data-Scientist-Fortbildungen werden von erfahrenen Exper-
ten aus der Fraunhofer-Allianz Big Data durchgeführt. Sie garan-
tieren praxisnahe und gleichzeitig theoretisch fundierte Inhalte,
die stets am Puls der Zeit sind.
WERDEN SIE DATA SCIENTIST!AUSBILDUNGSRAHMEN
Abbildungen: © Fraunhofer, Marc Müller, istock
Zielgruppe
Business Developer, Daten-Analysten, Dateningenieure,
Software-Entwickler und Projektleiter
Abschluss
Zertifikat bzw. Teilnahmebescheinigung
Dauer
1-5 Tage pro Modul
Kosten
950 € pro Tag
Ort
Schloss Birlinghoven, 53757 Sankt Augustin
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
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
www.academy.fraunhofer.de
I H R E A N S P R E C H P A R T N E R
Basismodul mit Zertifizierung
– Als Business Developer, Daten-Ingenieur, Daten-Analyst oder Software-
Ingenieur erhalten Sie das notwendige Wissen, um effizient in Data-
Scientist-Teams zusammen zu arbeiten. Durch eine abschließende
Prüfung können Sie das Zertifikat »Data Scientist Basic« erwerben.
Business Development
– Analysis of Big Data Potentials in Business
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.
Data Engineering
– Data Management and Integration
Sie lernen Methoden kennen, um Metadaten effektiv für das Suchen
und Finden von Informationen zu nutzen und lösen grundlegende
Datenintegrationsprobleme. Praktische Beispiele werden mit »Talend
Open Studio« bearbeitet.
– Security and Privacy for Big Data
Das Modul vermittelt Ihnen Grundwissen über Sicherheit und Daten-
schutz in Big-Data-Umgebungen.
Data Analytics
– Basic 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 »RapidMiner«
und der statistischen Programmiersprache »R« bearbeitet.
– Visual Analytics
Sie erfahren, wie Sie mit interaktiven Visualisierungen Daten schnell ex-
plorieren, neue Hypothesen verfolgen und komplexe Zusammenhänge
verständlich vermitteln können.
Big Data Systems
– Big Data Architecture
Sie erhalten einen fundierten Überblick über Architekturentwürfe und
technische Komponenten. Konzepte und theoretische Einsichten zum
verteilten Rechnen werden genutzt, um Big-Data-Produkte einzuordnen.
– Big Data Analytics
Hier lernen Sie Methoden, Werkzeuge und Umgebungen speziell zur-
Analyse von Big Data kennen.
Life Sciences
– Scientific Data Management for Life Sciences and Health Care
Sie erlernen einen nachhaltigen Umgang mit Daten und Dokumenten
für einen effizienten Zugriff und eine leichtere Nachvollziehbarkeit Ihrer
Arbeit. Hier erfahren Sie in Theorie und Praxis, wie Sie Labordaten rich-
tig organisieren, Metadaten nutzen und verschiedene Softwaretypen
für Datenmanagement, Datenintegration und Datenanalyse einsetzen.
– Text Analytics in Life Sciences
In diesem Seminar lernen Sie praxisnah, wie man bisher ungenutzte
freitextliche Datenquellen, wie Emails, Patente, Online-Media oder
auch wissenschaftliche Publikationen erschließt, die Inhalte aufbereitet
und so tiefer gehende Analysen des Inhalts und die Verknüpfung mit
anderen Datenquellen möglich macht.
Energie
– Data Scientist for Smart Buildings
Das Seminar zeigt, wie Sensordaten in Gebäuden und Anlagen für ein
intelligentes Energiemanagement genutzt werden. Sie erfahren, welche
Fragen bei Monitoring, Analyse, Simulation und Optimierung auftreten
und mit welchen Methoden und Werkzeugen man sie angehen kann.
An praktischen Beispielen lernen Sie, wie man Daten und Modelle visu-
alisieren, kommunizieren und qualifiziert bewerten kann.
– Data Scientist for Smart Energy Systems
Sie erfahren, wie man aus Smart-Meter- und anderen Datenquellen
relevante neue Informationen gewinnen kann, um das Stromnetz der
Zukunft intelligent zu steuern. Sie lernen, wie man auch große Daten-
mengen verarbeiten, schnell visualisieren und mit selbstlernenden Ver-
fahren analysieren kann.
Business
– Social Media Analytics
Sie erfahren, wie Sie Texte und Multimedia-Inhalte aus sozialen Netz-
werken untersuchen und Meinungen oder Emotionen im Hinblick auf
Themen, Produkte, Personen oder Firmen automatisch erkennen.
– Multimedia Analytics
Sie erhalten einen Überblick über die Analyse audiovisueller Inhalte und
einen vertiefenden Einblick in exemplarische Verfahren. Anhand von Bei-
spielen lernen Sie die Einsatzmöglichkeiten der Analyseverfahren kennen
und die Bedingungen für bestmögliche Ergebnisse einzuschätzen.
– Linked Enterprise Data Integration
Sie erfahren, wie sie verteilte und heterogene Datenbestände inhaltlich
verknüpfen und durchsuchen können. Sie lernen Linked-Data-Standards
und semantische Technologien kennen, um möglichst automatisch ma-
schinenlesbare Beschreibungen all Ihrer Daten zu erzeugen.
BASIS- UND FACHMODULE ANWENDUNGSORIENTIERTE MODULE
