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Certified Data Scientist Specialized in Data Management

Fraunhofer Academy
Übersicht
Beginn: 27.09.2021 09:00 Online-Kurs / Fernlehrgang
Online-Kurs / Fernlehrgang
2 Wochen
3.850 EUR MwSt. befreit
Kurse

Beschreibung

Certified Data Scientist Specialized in Data Management

Online-Schulung

Die Fraunhofer-Expert*innen vermitteln Ihnen, wie Sie mit dem Konzept des Data Lakes Daten für die Analyse zusammenführen und aufbereiten. Diese praxisorientierte und interaktive Ausbildung befähigt Sie, Entscheidungen zur Einführung und Nutzung von Data Lakes oder NoSQL-Datenbanken zu treffen.

Nach der Ausbildung wissen Sie, wie Sie Daten richtig organisieren, Metadaten nutzen und unterschiedliche Software-Komponenten in den Layern des Data Lakes einsetzen, um Daten in den Data Lake aufzunehmen, zu speichern, zu transformieren und darauf zuzugreifen.

Neben den reinen technischen Fragen spielen auch organisatorische Aspekte eine Rolle. Sie erfahren, wie Sie eine Organisationseinheit strukturell und organisatorisch führen müssen, um gute Datenmanagement-Praxis umzusetzen.

Möchten Sie mehr über diese Weiterbildung erfahren?

Inhalte / Module

Modul 1: Datenmanagement-Systeme

Sie lernen Grundlagen über modernes Datenmanagement, um ein gemeinsames Verständnis darüber zu erlangen. Sie bekommen Grundbegriffe der Datenmodellierung vermittelt, um diese in den Kontext der relationalen und NoSQL-Welt der Datenbanken einordnen zu können. Nach diesem Modul können Sie beantworten, welche Vorteile NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken bieten. Sie wissen, für welche Fragestellungen sich ein Umstieg lohnt und Sie kennen die Unterschiede verschiedener Abfragesprachen.

Modul 2: Metadatenmanagement mit dem Data Lake

Ihnen wird das Konzept des Data Lakes vermittelt und wie es sich vom klassischen Data Warehouse abgrenzt. Nach diesem Modul haben Sie verstanden, wie Sie Daten in einen Data Lake bekommen und wie Sie mit Metadaten am besten umgehen, um quellenübergreifende Abfragen effizient zu gestalten. Die wesentlichen Schritte können Sie mit verschiedenen Werkzeugen selbst umsetzen.

Modul 3: Data Reconciliation und andere Aufbereitungsmethoden

Die Aufbereitung und Vereinheitlichung von Daten sind die größten Zeitfresser in den Aufgaben eines Data Scientist. Gleichzeitig sind sie die wichtigsten Aufgaben, um Daten quellenübergreifend analysieren zu können. Nach diesem Modul kennen Sie verschiedene Werkzeuge für die Aufbereitung und Integration von Daten und können diese Prozesse effizienter durchführen.

Modul 4: Operationalisierung von Datenmanagement

Wer verstanden hat, wie Daten für eine Analyse richtig vorbereitet werden, will das Gelernte auch in operativ umsetzen. Hierfür werden Ihnen einige organisatorische Aspekte des Datenmanagements vermittelt. Nach diesem Modul kennen Sie praktische Ansätze für die Datenmanagement-Planung und haben einen Überblick über Rollen und Aufgaben in der Data Governance. Zudem planen Sie Ihr erstes kleines Change-Projekt für den Transfer des Gelernten in Ihre Organisation.

Aufbau & Organisation

Dauer

Der Kurs geht über 2 Wochen und findet in einem FULLY ONLINE Setting statt.

Aufbau

Jeweils den Montag und Dienstag sollten Sie sich den kompletten Tag reservieren.

  • Jeweils um 9:00 wird mit einem kurzen Webinar in den Tag gestartet.
  • Danach geht es in eine interaktive Selbstlernphase.
  • Am Nachmittag werden Sie dann von den Fachexpert*innen bei den praktischen Übungen im Lernlabor begleitet.
  • Um 17:00 ist der Tag zu Ende.
  • Die Prüfung findet am Donnerstag zum Abschluss der Woche 2 statt.

Anmeldung

Die maximale Teilnehmerzahl ist 15.

Ist die Schulung zu Ihrem favorisierten Termin bereits ausgebucht, haben Sie die Möglichkeit, sich auf die Warteliste setzen zu lassen. Die Warteliste ist für Sie unverbindlich und kostenlos. Sobald ein Platz frei wird, werden Sie in Kenntniss gesetzt.

Zielgruppe / Voraussetzungen

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Fach- und Führungskräfte mit einem Bezug zu heterogenen (Forschungs-)Daten. Der Umgang mit Office-Programmen wird vorausgesetzt, Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung sind von Vorteil.

Voraussetzungen

Sie brauchen einen einigermaßen schnellen Internetzugang und einen großen Bildschirm oder alternativ einen Laptop mit zweitem Device (Handy oder Tablet). Webcam und Headset sollten natürlich nicht fehlen.

Abschlussqualifikation / Zertifikat

Die Zertifizierung findet durch die Fraunhofer-Personenzertifizierungsstelle statt. Das Zertifikat bescheinigt den Absolventen relevantes innovatives Praxiswissen und nachgewiesene Kompetenz.

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Kontaktinformation Fraunhofer Academy

Fraunhofer Academy

Hansastraße 27 c
80686 München

 Telefonnummer anzeigen
www.academy.fraunhofer.de

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