Аналитик данных с ITIL® Foundation (версия 5) и PRINCE2® Project Management Foundation (версия 7)
Аналитики данных проверяют и обрабатывают наборы данных с помощью реляционных баз данных и языка программирования Python, анализируют их с помощью статистических методов и наглядно визуализируют результаты. Поэтому в рамках курса сначала рассматриваются статистические инструменты для анализа различных групп данных, а затем передаются специальные знания по программированию на языке Python, а также по разработке и запросам к реляционным базам данных с использованием SQL. Знания в области моделирования хранилищ данных и ETL-процесса, а также в области анализа, визуализации и управления данными дополняют программу курса. Кроме того, вы расширите свои знания с помощью ITIL® — методологии оптимизации процессов — и PRINCE2® — методологии управления ИТ-проектами.
-
Тип степени: Сертификат "Аналитик данных
Сертификат "ITIL® Foundation (версия 5)"
Сертификат "PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7)" -
Дополнительная квалификация: Сертификат "Статистика и анализ данных"
Сертификат "Реляционные базы данных SQL"
Сертификат "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer"
Сертификат "Data Engineer
Сертификат "Аналитика данных -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
ITIL® Foundation (Version 5) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
PRINCE2® Project Management Foundation (Version 7) (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache) -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 24 Недели
Статистика и анализ данных
Основы статистики (около 6 дней)
Основы теории измерений (популяция, выборка, типы выборок, измерение, уровни шкалы).
Одномерная описательная статистика (частотные распределения, центральные меры, меры дисперсии, стандартизация, гистограммы, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, линейные диаграммы, коробчатые диаграммы)
Двумерная описательная статистика (меры корреляции, коэффициенты корреляции, кросстабы, диаграммы рассеяния, сгруппированные гистограммы)
Основы индуктивной выводной статистики (распределения вероятностей, нормальное распределение, выборочное распределение среднего, проверка значимости, проверка нулевой гипотезы, уровень значимости, размер эффекта, оценка параметров, доверительные интервалы, графики ошибок, анализ мощности, размер выборки)
Подготовка данных и их очистка с помощью соответствующего программного обеспечения
Описательный анализ
Визуализация статистических результатов
Анализ и интерпретация статистических результатов с помощью ИИ
Методы сравнения двух групп (около 5 дней)
z-тест, t-тест для одной выборки
t-тест для независимых и связанных выборок
Претест-посттест с двумя группами
Вспомогательные тесты значимости (тест Андерсона-Дарлинга, тест Райана-Джойнера, тест Левена, тест Бонета, тест значимости для корреляций)
Непараметрические методы (тест Вилкоксона, тест знаков, тест Манна-Уитни)
Анализ зависимостей (биномиальный тест, точный тест Фишера, тест хи-квадрат, кросс-табуляция, меры ассоциации)
Интерпретация результатов тестирования
Интерпретация результатов с поддержкой ИИ
Основы регрессионного анализа (около 2 дней)
Линейная регрессия
Интерпретация моделей
Интерпретация моделей с поддержкой искусственного интеллекта
Корреляционный анализ
Методы сравнения средних показателей нескольких групп (около 3 дней)
Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
Пост-хок анализ
Интерпретация различий между группами
Многофакторный дисперсионный анализ (общая линейная модель)
Фиксированные, случайные, перекрестные и вложенные факторы
Методы множественных сравнений (Tukey-HSD, Dunnett, Games-Howell)
Анализ взаимодействия
Анализ мощности для дисперсионного анализа
Введение в проектирование экспериментов (DoE) (около 1 дня)
Полнофакторные и частичнофакторные экспериментальные схемы
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Реляционные базы данных с помощью SQL
Основы систем баз данных и SQL (около 3 дней)
Обзор систем и моделей баз данных
Избыточные данные и целостность данных
Нормализация
Проектирование баз данных и модель отношений между сущностями (ERM)
Первичные и внешние ключи
Взаимосвязи между отношениями
Типы данных в SQL
Индексы и производительность
Ограничения и проверка
Запросы в SQL
Структурированные данные как основа для методов анализа с поддержкой ИИ
Введение в SQL Server Management Studio (SSMS) (около 2 дней)
Обзор SQL Server и SSMS
Физическое проектирование базы данных
Создание таблиц и определение типов данных
Ограничения, значения по умолчанию и отношения
Диаграммы баз данных (ERM) и отношения
Резервное копирование и восстановление
Введение в мониторинг производительности
Обзор оптимизации запросов и анализа запросов с поддержкой искусственного интеллекта
Введение в DDL (язык определения данных) и DML (язык манипулирования данными) (около 8 дней)
Основы SQL и расширенный синтаксис
Операторы и встроенные функции
Запросы и манипулирование данными
Обработка ошибок и управление транзакциями
Создание и администрирование объектов базы данных
Основы оптимизации производительности
Работа с современными типами данных
Моделирование данных и структурированная подготовка для приложений искусственного интеллекта и анализа
DCL - язык управления данными и безопасность (около 1 дня)
Администрирование и авторизация пользователей
Роли и концепции безопасности
Аудит
Введение в безопасность на уровне строк
Безопасность данных в контексте анализов с поддержкой ИИ
Типы данных, импорт и экспорт данных в современных системах (около 1 дня)
Импорт и экспорт данных
Современные типы данных
Импорт, преобразование и предоставление данных для процессов анализа
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Программирование с помощью Python
Основы Python (около 1 дня)
История, концепции
Использование и области применения
синтаксис
Лексика, семантика
Соглашения PEP-8
Интерпретатор против компилятора
Системы счисления: двоичная, восьмеричная, шестнадцатеричная
Научная нотация
Первые шаги в Python (около 5 дней)
Числа
Строки
Дата и время
Стандартный ввод и вывод
Числовые операторы
Сравнение, логические и побитовые операторы
Преобразование типов данных
список, кортеж, диктант, набор
Функции и методы работы со списками
Ветвления и циклы (if, for, while)
Операторы-члены
Основы работы со строками: экранирование, многострочные строки
Операторы приоритетов и связывания
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Функции (около 5 дней)
Определение собственных функций
Переменные
Параметры и аргументы
Возвращаемые значения
Рекурсия
Пространства имен
Функциональное программирование
Типы параметров: позиционные, ключевые, смешанные
Значения по умолчанию
Затенение и глобальное ключевое слово
None и возврат без значения
Устранение неполадок (около 0,5 дня)
Основы обработки ошибок с помощью try и except
Типичные типы ошибок и иерархия исключений
Распространение ошибок и программные прерывания
Структурирование блоков except
Объектно-ориентированное программирование (около 4,5 дней)
Классы Python
Методы
Неизменяемые объекты
Класс данных
Наследование
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" на английском языке (около 4 дней)
Инженер по обработке данных
Основы бизнес-аналитики (около 2 дней)
Области применения, аспекты архитектуры BI
Основы бизнес-аналитики, OLAP, OLTP, задачи инженеров по данным
Хранилище данных (DWH): обработка структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных
Управление требованиями (около 2 дней)
Задачи, цели и процедуры анализа требований
Моделирование данных, введение/моделирование с помощью ERM
Введение/моделирование в UML
- Диаграммы классов
- Анализ сценариев использования
- Диаграммы деятельности
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Базы данных (около 3 дней)
Основы систем баз данных
Архитектура систем управления базами данных
Применение РСУБД
Реализация модели данных в РСУБД, нормальные формы
Практическое и теоретическое введение в SQL
Пределы реляционных баз данных, csv, json
Хранилище данных (около 4 дней)
Звездная схема
Моделирование данных
Создание Star Schema в RDBMS
Схема "Снежинка", основы, моделирование данных
Создание схемы Snowflake Schema в RDBMS
Galaxy Schema: основы, моделирование данных
Медленное изменение таблиц размерностей типов 1-5 - перестроение, штабелирование, реорганизация, мини-размерность и тип 5
Введение в обычные, причинные, мини- и монструозные, гетерогенные и суб-измерения
Сравнение ориентации на состояние и на транзакции
Таблицы фактов DWH, плотность и хранение
ETL (около 4 дней)
Очистка данных
- Нулевые значения
- Подготовка данных
- Согласование данных
- Применение регулярных выражений
Понимание данных
- Проверка данных
- Статистический анализ данных
Защита данных, безопасность данных
Практическая структура маршрутов ETL
Data Vault 2.0, основы, концентраторы, связи, спутники, хэш-ключ, хэш-диф.
Моделирование данных в Data Vault
Практическая структура модели Data Vault - Raw Vault, практическая реализация хэш-процедур
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Аналитика данных
Введение в анализ данных (около 1 дня)
Эталонная модель CRISP-DM
Рабочие процессы анализа данных
Определение искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения
Требования и роль в компании инженеров по данным, data scientist и data analysts
Обзор основ Python (около 1 дня)
типы данных
Функции
Анализ данных (около 3 дней)
Центральные модули Python в контексте аналитики данных (NumPy, Pandas)
Процесс подготовки данных
Алгоритмы интеллектуального анализа данных на Python
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Визуализация данных (около 3 дней)
Эксплоративный анализ данных
понимание
Качество данных
Анализ преимуществ
Визуализация с помощью Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Рассказ о данных
Управление данными (около 2 дней)
Архитектуры больших данных
Реляционные базы данных и SQL
Сравнение баз данных SQL и NoSQL
Бизнес-аналитика
Защита данных в контексте анализа данных
Анализ данных в контексте больших данных (около 1 дня)
Подход MapReduce
Spark
NoSQL
Приборные панели (около 3 дней)
Библиотека: Dash
Структура и настройка приборных панелей
Обратные вызовы
Текстовый майнинг (около 1 дня)
Предварительная обработка данных, визуализация
Библиотека: SpaCy
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
ITIL® Foundation (версия 5)
Важные термины и определения ITIL (около 2 дней)
Управление цифровыми продуктами и услугами
Продукты, услуги и сервисные предложения
Создание ценности и взаимоотношения в сфере услуг
Потребители услуг, поставщики услуг, спонсоры, клиенты и пользователи
Качество услуг и соглашения об уровне обслуживания (SLA)
Полезность, гарантия, пользовательский опыт и устойчивость
Жизненный цикл продуктов и услуг ITIL
Непрерывное совершенствование
Четыре измерения управления продуктами и услугами ITIL (около 1 дня)
Организации и люди
Партнеры и поставщики
Информация и технологии
Потоки ценности и процессы
Холистический подход и внешние факторы влияния
Жизненный цикл продуктов и услуг ITIL (около 1 дня)
Открытие, проектирование, приобретение и создание
Переход, эксплуатация, поставка и поддержка
Создание ценности в жизненном цикле продукта и услуги
Итеративное и нелинейное использование жизненного цикла
Система ценностей ITIL (около 2 дней)
Компоненты системы ценностей ITIL и основные принципы ITIL
Управление, цепочка ценностей и операционная модель
Практика управления, практические рекомендации и непрерывное совершенствование
Ориентация на ценности, сотрудничество и оптимизация
Сервисные операции, релизы и управление проблемами
Непрерывная интеграция, непрерывная доставка и непрерывное развертывание
Инжиниринг надежности объекта (SRE) и наблюдаемость
Метрики и критические факторы успеха (CSF)
Идентификация, картирование и управление потоками создания стоимости (около 1 дня)
Потоки стоимости и управление потоками стоимости
Основные и вспомогательные потоки ценности
Мышление о сложности и оптимизация рабочих процессов
Составление карт потоков ценности
ITIL и искусственный интеллект (около 0,5 дня)
Искусственный интеллект (ИИ) и зрелость ИИ
Генеративный ИИ (GenAI) и агентный ИИ
ИИ в жизненном цикле продукта и услуги
Управление ИИ
ITIL и другие фреймворки (около 0,5 дня)
ITIL и DevOps
ITIL и PRINCE2
Управление проектами в жизненном цикле продукта и услуги
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен (около 3 дней)
PRINCE2® Project Management Foundation (версия 7)
Введение в управление проектами на основе PRINCE2® (около 1 дня)
Определение и характеристики проекта
Цикл управления проектом и шесть измерений проекта
Проблемы в управлении проектами - почему проекты терпят неудачу?
Преимущества метода управления проектами PRINCE2®
Среда заказчик-поставщик
Проекты в коммерческой среде
Структура метода PRINCE2® и его пять интегрированных строительных блоков
Управленческие продукты PRINCE2®
Цифровые инструменты и анализ с поддержкой искусственного интеллекта в современном управлении проектами
Основные принципы PRINCE2® (около 1 дня)
Семь основных принципов PRINCE2®
Формулировки и содержание основных принципов
Взаимосвязь между основными принципами и темами PRINCE2®
Адаптация PRINCE2® к проектной среде с учетом цифровых методов работы
Важность людей для проектов PRINCE2® (около 1 дня)
Управление изменениями
Лидерство и управление
Коммуникации в проекте
Влияние цифровых систем и систем, поддерживаемых искусственным интеллектом, на процессы сотрудничества и изменений
Семь тем PRINCE2® (около 3 дней)
Бизнес-кейс (подход к управлению выгодами и подход к управлению устойчивостью)
Организация (структура проекта, роли и обязанности)
Создание планов
Планирование и контроль качества
Управление рисками с использованием современных методов анализа и оценок на основе данных
Управление проблемами
Контроль хода выполнения проекта
Семь процессов PRINCE2® (около 2 дней)
Взаимодействие семи процессов PRINCE2® в процессе реализации проекта
Виды деятельности в соответствующих процессах PRINCE2®
Подготовка, руководство и инициирование проекта
Управление этапом
Управление поставкой продукта
Управление переходами между фазами
Закрытие проекта
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен (около 2 дней)
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
По окончании этого курса вы будете обладать основными знаниями в области статистики, уметь выполнять сложные запросы с использованием реляционных баз данных на языке SQL и владеть языком программирования Python. В сочетании со специальными знаниями в области инженерии данных и анализа данных, преподаваемых в рамках курса, вы сможете управлять обширными массивами данных, эффективно анализировать их статистически и обобщать результаты в ясной и понятной форме.
Вы также понимаете основные концепции управления цифровыми продуктами и услугами в соответствии с ITIL® Foundation (версия 5). Вы знакомы с жизненным циклом продуктов и услуг ITIL, системой ценностей ITIL, потоками создания ценности, созданием ценности и взаимоотношениями услуг, а также с такими современными концепциями, как искусственный интеллект, автоматизация и непрерывное совершенствование, и можете классифицировать их в организационном контексте. Вы также сможете работать над проектами PRINCE2® и будете знакомы с их процессами и терминологией. Вы также сможете планировать и реализовывать ИТ-проекты и оценивать их успешность.
Курс рассчитан на людей с высшим образованием в области делового администрирования, математики или (бизнес) информатики и сопоставимыми квалификациями.
Поскольку компаниям приходится управлять и структурировать все большие объемы данных для анализа и постановки задач для своих бизнес-процессов, навыки анализа данных востребованы во всех отраслях.
Зная ITIL® и PRINCE2®, вы сможете работать в качестве менеджера проектов или члена проектной группы. В частности, в ИТ-секторе ваши карьерные перспективы возрастут, например, в сфере управления ИТ или в качестве менеджера проектов.
Оригинальные сертификаты "ITIL® Foundation" и "PRINCE2® Foundation Level" являются весомым доказательством ваших новых знаний.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .