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 инженерии данных и архитектуры данных (около 2 дней)
Задачи и области применения в области инженерии данных
Основы современных архитектур данных и платформ данных
Основы и сравнение облачных архитектур данных
OLTP и OLAP
Обработка структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных
Управление требованиями и моделирование данных (около 1 дня)
Требования к данным и источникам данных
Концептуальное моделирование данных
Моделирование структур данных и потоков данных
Контракты на данные, управление данными и прослеживаемость данных
Базы данных и обработка данных (около 1 дня)
Архитектура систем баз данных
Сравнение SQL, NoSQL и NewSQL
Реляционное моделирование данных
SQL для запроса и обработки данных
Хранение данных и современные архитектуры данных (около 2 дней)
Основы и архитектура систем хранилищ данных
Многомерное моделирование данных и проектирование схем
Факты, измерения и хранение исторических данных
Сравнение хранилищ данных, озер данных и lakehouse
Введение в dbt
Практическая реализация моделей данных
Интеграция данных и конвейеры данных (около 5 дней)
Интеграция данных и предоставление данных
Процессы ETL и ELT
Построение и оркестрация конвейеров данных
Очистка, валидация и качество данных
Пакетная и потоковая обработка
Практическое применение Airflow и Spark
Программирование и автоматизированная обработка данных (около 4 дней)
Среды Python и управление пакетами
Обработка и преобразование данных с помощью Python
Автоматизация процессов обработки данных
Подключение различных источников данных и интерфейсов
Разработка рабочих процессов в области инженерии данных
Контейнеризация с помощью Docker
ИИ-поддержка в процессах разработки и обработки данных
Работа над проектом (около 5 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Аналитика данных
Введение в аналитику данных (около 1 дня)
Задачи, области применения и типичные сценарии использования аналитики данных
Процессы анализа данных и CRISP-DM
Роль аналитика данных и отличие от таких областей, как наука о данных, инженерия данных и бизнес-аналитика
Место искусственного интеллекта и машинного обучения в этой области
Python для анализа данных (около 1 дня)
Работа с Jupyter Notebooks
NumPy и Pandas для анализа данных
Импорт и экспорт данных из различных источников, например Excel и CSV
Выбор и преобразование данных
Подготовка данных и эксплоративный анализ данных (около 3 дней)
Очистка и преобразование данных с помощью Pandas
Работа с отсутствующими, ошибочными и аномальными данными
Объединение, группировка и агрегирование данных
Эксплоративный анализ данных и вывод первых выводов
Основы статистической обработки данных
SQL и управление данными (около 2 дней)
Реляционные базы данных и модели данных
Запросы и обработка данных с помощью SQL
Связки, агрегации и аналитические запросы
Взаимодействие SQL и Python в анализе данных
Качество данных и защита данных
Подключение и использование различных источников данных и систем баз данных
Визуализация данных и рассказывание историй на основе данных (около 2 дней)
Визуализация с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly
Выбор подходящих диаграмм и форм визуализации
Обработка и интерпретация результатов анализа
Рассказ на основе данных и коммуникация с учетом аудитории
Power BI и интерактивные информационные панели (около 2 дней)
Импорт и подготовка данных с помощью Power Query
Моделирование данных и связи
Основы DAX и показателей
Создание интерактивных отчетов и панелей мониторинга
Визуализация и представление ключевых показателей эффективности бизнеса
Обзор альтернативных решений в области бизнес-аналитики и визуализации
Анализ данных с использованием ИИ (около 2 дней)
Использование генеративного ИИ в рабочем процессе анализа данных
Подготовка, анализ и визуализация данных с помощью ИИ
Помощь в составлении запросов на Python и SQL
Составление подсказок для анализа данных и интерпретации результатов
Критическая оценка источников данных, а также выявление синтетических и неправдоподобных данных
Обеспечение качества, защита данных и ответственное использование ИИ
Бизнес-аналитика и основы статистики (около 2 дней)
Показатели и KPI в контексте предприятия
Описательная статистика и статистические взаимосвязи
Корреляция, причинно-следственная связь и простые регрессионные анализы
Основы доверительных интервалов и проверки гипотез
Интерпретация результатов анализа и выработка рекомендаций к действию на основе данных
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 .