Datenwissenschaftler
340 Stunden / 8 Monate, Teilzeitprogramm
Dieses berufsbegleitende Data Science-Programm bietet fachkundigen Unterricht, praktische Projekte, KI-gesteuerte Analysemethoden und eine echte Verbindung zur Industrie, damit die Absolventen eingestellt werden.
Im digitalen Reich, in dem Web- und mobile Anwendungen uns helfen, fast jeden Aspekt unseres Lebens zu verwalten, sind Daten König. Jede digitale Aktion ist sichtbar und nachverfolgbar und ermöglicht es Unternehmen, riesige Mengen an persönlichen und geschäftlichen Daten zu sammeln und zu analysieren. Die Nutzung von "Big Data" führt zu Umwälzungen in allen Bereichen - von der Fahrzeugnavigation über die Medizin bis hin zur Cybersicherheit.
In den letzten Jahren sind neue Berufe wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler auf den Markt gekommen. Ihre Aufgabe ist es, aus den immer größeren Datenmengen, die verfügbar geworden sind, einen Sinn zu machen und einen Wert zu schaffen. Das ist entscheidend, unser Programm integriert den Einsatz von fortschrittlichen Tools der künstlichen Intelligenz in den Ausbildungsprozess. Dies befähigt die Lernenden zu verstehen und anzuwenden KI-gesteuerte Analysemethodendie Macht der Daten effektiv zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Schüler lehren, die interessantesten Probleme der Welt zu lösen
Die Studierenden werden für Arbeitgeber unentbehrlich, da sie die Datenwissenschaften beherrschen. Die Absolventen werden die Vorhersagekraft von Daten nutzen, um an der Spitze verschiedener Branchen wie der öffentlichen Politik, Robotik und FinTech zu arbeiten.
Offene Türen mit Kontakten zur Industrie
Mit Hilfe unseres Netzwerks von Datenexperten, Lehrkräften, Personalpartnern und Alumni können die Studierenden in einem schnell wachsenden Bereich erfolgreich sein. Der Lehrplan für Data Science wurde in Zusammenarbeit mit der die führenden Unternehmen der Branche unsere Programme so relevant wie möglich für die Bedürfnisse der lokalen Industrie zu gestalten, um sicherzustellen, dass die Absolventen nach Abschluss des Programms arbeitsfähig sind.
Studenten bei der Durchführung eines professionellen Projekts anleiten
Während des gesamten Programms werden praktische Fähigkeiten durch die Durchführung von Projekten erworben, die reale Datenprobleme von Anfang bis Ende angehen. Die Studenten werden praktische Erfahrungen mit statistischen und maschinellen Lernmodellen, Python-Programmierwerkzeugen, neuronalen Netzen, NLP und mehr sammeln und ein Portfolio von Projekten zusammenstellen, die das in jeder Einheit Gelernte festigen sollen.
Für wen ist das Programm gedacht?
Personen mit einigen mathematischen Kenntnissen und Erfahrung in der Programmierung, die eine Karriere im Bereich Data Science anstreben.
Wir entwickeln die Soft Skills, die Data Scientists brauchen
Technische Fähigkeiten sind für einen Data Scientist ebenso wichtig wie soziale Kompetenzen. Sie brauchen beides, um erfolgreich zu sein.
Kommunikation
Gedanken und Arbeit einfach erklären, die richtigen Fragen stellen und alle Beteiligten bei der Stange halten
Teamarbeit
Zusammenarbeit mit anderen, Nutzung der Stärken jedes Einzelnen und Achtung der Verantwortlichkeiten
Problemlösung
Herausforderungen mit klarem Verstand betrachten und praktische Wege finden, um voranzukommen
Kritisches Denken
Informationen und Annahmen in Frage stellen, Fragen stellen und fundierte Entscheidungen treffen
Business-Verständnis
Verstehen von Geschäftszielen, Kontext und Auswirkungen, um praktische, wertorientierte Entscheidungen zu treffen
Bei Wawiwa bauen die Lernenden während des gesamten Programms auf natürliche Weise Soft Skills auf. Da unsere Ausbildung praxisorientiert ist, lernen die Schüler durch praktisches Tun - sie arbeiten in Teams, lösen reale Probleme und üben, wie Fachleute an realen Arbeitsplätzen arbeiten. Dieser Ansatz hilft ihnen, starke technische Fähigkeiten und die wesentlichen Soft Skills zu entwickeln, die sie brauchen, um vom ersten Tag an im Job erfolgreich zu sein.
Hochkarätige Fachleute
Dieses einzigartige Programm wurde von einem professionellen Team entwickelt, das sich aus führenden Experten im Bereich Data Science zusammensetzt und über umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen in der Ausbildung verfügt.
Eran Lasser
CEO von Wawiwa
Eran ist ein Unternehmer im Bereich der technischen Bildung mit über 20 Jahren Erfahrung. Eran gründete und leitete vier IT-Schulungsunternehmen: John Bryce Ausbildung (Israel), TRIG (China), JB-IQsoft (Ungarn), KocBryce (Türkei). Eran war auch Partner bei der Gründung von DAN.IT Bildung (Ukraine), Techub (Georgien) und andere. Darüber hinaus leitete Eran Mentergy, ein Unternehmen, das E-Learning- und Fernunterrichtslösungen anbietet. Im Laufe der Jahre war er für die Umschulung von mehr als 50.000 Personen verantwortlich, die jetzt als Fachkräfte im technischen Bereich arbeiten.
Daniel Anderson
Verantwortlicher für Ausbildung
Daniel ist verantwortlich für die Aktualisierung der neuesten Themen in den technischen Schulungsprogrammen des Unternehmens und für die Pflege der Schulungsmethoden. Daniel war Chefausbilder im Tech Training Center der Israel Defense Force und ist Absolvent des IDF-Ausbildungsprozesses. Er entwickelt und leitet eine breite Palette von Programmierkursen und ist ein Full-Stack-Entwickler und D
Liran Ben Haim
Leiter des Programms für Datenwissenschaftler
Wir messen Erfolg an der Beschäftigungsfähigkeit
Die technische Ausbildung ist für uns nicht das Endziel - sie ist erst der Anfang. Bei Wawiwa messen wir den Erfolg an der Beschäftigungsfähigkeit unserer Absolventen. Unsere Programme sind mit diesem Ziel vor Augen aufgebaut: Studenten für den Arbeitsmarkt fit zu machen und ihnen zu helfen, nach ihrem Abschluss einen lukrativen Job im technischen Bereich zu finden.
Diese Ausrichtung auf die Beschäftigungsfähigkeit führt weltweit zu Ergebnissen. über 70% der Wawiwa-Absolventen finden innerhalb von zwei Monaten nach ihrem Abschluss eine Stelle im technischen Bereich.
Programm-Lehrplan
- Einführung in Python und Data Science
- Datenarten
- Strukturen kontrollieren
- Funktionen
- Objektorientierte Programmierung
- Module und Pakete
- Nützliche Pakete
- Bibliotheken Übersicht
- Numpy, Scipy, Matplotlib
- Verständnis der Daten
- Vorbereitung der Daten
- Pandas und Seaborn
- Modellierung
- Überwachtes Lernen
- Unüberwachtes Lernen
- Validierung
- Abstimmung
- Werkzeuge
- Scikit-Learn
- Tensorflow
- SQL
- Hadoop und Spark
- Cloud-Notebooks
- Werkzeuge
- Einsatz
- Bereitstellung von Webanwendungen und -diensten
- Neuronale Netze
- Lösen komplexer Probleme
- CNN, RNN
- Autokodierer
- Einsatz
- NLP
- Zeitreihen
- Halbüberwacht
- Reinforcement Learning
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