-
Тип степени: Сертификат "Менеджер данных
-
Дополнительная квалификация: Сертификат "AWS Certified Cloud Practitioner"
Сертификат "Статистика
Сертификат "Реляционные базы данных SQL"
Сертификат "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" -
Итоговый экзамен: Практическая работа над проектом с итоговыми презентациями
Сертификационный экзамен AWS CLF-C02 (на английском языке)
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (на английском языке) -
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: 16 Недели
Администратор облака AWS
Концепции облачных вычислений (около 3,5 дней)
Преимущества облака AWS
Принципы построения облака AWS
Миграция в облако AWS
Концепции экономики облачных вычислений
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Безопасность и соответствие нормативным требованиям (около 4,5 дней)
Модель AWS как совместная ответственность
Концепции безопасности, управления и соблюдения нормативных требований в облаке AWS
Функции управления доступом в AWS
Компоненты и ресурсы для поддержки безопасности
Облачные технологии и сервисы (около 5 дней)
Методы развертывания и эксплуатации в облаке AWS
Глобальная инфраструктура AWS
Вычислительные сервисы AWS, сервисы баз данных, сетевые сервисы и сервисы хранения данных
Сервис AWS для искусственного интеллекта и машинного обучения, а также аналитические сервисы
Услуги из других охваченных категорий сервисов AWS
Выставление счетов, ценообразование и поддержка (около 2 дней)
Сравнение моделей ценообразования AWS
Ресурсы для выставления счетов, управления бюджетом и затратами
Технические ресурсы AWS и варианты поддержки
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен (около 5 дней)
AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02 (на английском языке)
Статистика
Основы статистики (около 6 дней)
Основы теории измерений (совокупность и выборка, типы выборок, уровни измерения и шкалы)
Одномерная описательная статистика (частотные распределения, центральные меры, меры дисперсии, стандартные значения, гистограммы, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, линейные диаграммы и коробчатые графики)
Двумерная описательная статистика (меры корреляции, коэффициенты корреляции, кросстабы, диаграммы рассеяния и сгруппированные гистограммы).
Основы индуктивной выводной статистики (распределение вероятностей, нормальное распределение, распределение средних значений, тест на значимость, проверка нулевой гипотезы Фишера, размер эффекта, оценка параметров, доверительные интервалы, графики ошибок, анализ мощности и определение оптимального размера выборки)
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Методы сравнения двух групп (около 5 дней)
z- и t-тест для выборки (отклонение от заданного значения)
t-тест для средней разницы между двумя независимыми/взаимосвязанными выборками
Проверка эффективности действий, мер, вмешательств и других изменений с помощью t-тестов (претест-посттест с двумя группами).
Вспомогательные тесты значимости (тест Андерсона-Дарлинга, тест Райана-Джойнера, тест Левене, тест Бонне, тест значимости для корреляций)
Непараметрические методы (тест Вилкоксона, тест знаков, тест Манна-Уитни)
Анализ случайностей (биномиальный тест, точный тест Фишера, тест хи-квадрат, кросс-табуляция с мерами ассоциации)
Методы сравнения средних показателей нескольких групп (около 5 дней)
Одно- и двухфакторный дисперсионный анализ (простой и сбалансированный ANOVA)
Многофакторный дисперсионный анализ (общая линейная модель)
Фиксированные, случайные, перекрестные и вложенные факторы
Методы множественных сравнений (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Анализ взаимодействия (анализ эффектов взаимодействия)
Анализ избирательности и мощности для дисперсионного анализа
Введение в проектирование экспериментов (DoE) (около 1 дня)
Полные и частичные факториальные 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 и BCNF
Проектирование баз данных и модель сущности-отношения (ERM)
Первичные и внешние ключи
Взаимосвязи между отношениями
Типы данных в SQL
Индексы и производительность
Ограничения и проверка
Запросы (SQL)
Формы и отчеты в современных СУБД
Циклические ссылки и управление зависимостями
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 взаимосвязи
Диаграммы базы данных и взаимосвязи
Резервное копирование и восстановление
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Введение в DDL (язык определения данных) (около 8 дней)
Основы SQL и расширенный синтаксис
Создание таблиц и определение ограничений
Операторы и определения функций
Запрос и манипулирование данными
Обработка ошибок и управление транзакциями
DCL - язык управления данными и безопасность (около 1 дня)
Администрирование и авторизация пользователей
Роли, полномочия и аудит
Типы данных, импорт и экспорт данных в современных системах (около 1 дня)
Импорт и экспорт данных
Современные типы данных
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
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
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
Устранение неполадок (около 0,5 дня)
пробовать, кроме
Типы ошибок
Перехват программных прерываний
Передача ошибок между функциями
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)
Возможны изменения. Содержание курса регулярно обновляется.
После прохождения этого курса вы будете обладать знаниями, необходимыми для работы в облаке. Вы также будете обладать техническим опытом, необходимым для обеспечения, защиты и автоматизации сред независимо от решения поставщика. Овладев статистикой и SQL, вы освоите два важнейших инструмента для обработки, визуализации и анализа данных. Знание языка Python дополнит ваш профиль в области управления данными.
Курс рассчитан на IT-специалистов, программистов, выпускников инженерных вузов и факультетов делового администрирования, а также бизнесменов и специалистов с соответствующим профессиональным опытом.
Область управления данными становится все более важной во всех отраслях. Навыки управления данными необходимы не только в сфере информационных технологий и анализа данных, но и востребованы в промышленности, торговле, сфере услуг и финансов.
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 .