-
Тип степени: Сертификат "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer"
Сертификат «Реляционные базы данных — SQL»
Сертификат "Аналитика данных -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
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: 12 Недели
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)
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
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
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
По окончании курса вы получите компактные базовые знания о программировании на Python. Вы будете уверенно использовать язык программирования с его классами, библиотеками и функциями.
Вы также сможете разрабатывать и управлять реляционными базами данных с помощью SQL. Вы будете создавать таблицы и представления, формулировать запросы и обрабатывать данные с помощью соответствующих команд SQL. Вы будете обращать внимание на целостность данных, использовать транзакции и назначать права пользователей в SQL Server. Вы также будете подготавливать структурированные данные для анализа и оценок с помощью искусственного интеллекта.
Кроме того, ты сможешь обрабатывать и анализировать данные с помощью Python и SQL, создавать информативные визуализации и интерактивные информационные панели с помощью Power BI, а также интерпретировать результаты анализа и доносить их до целевой аудитории. Ты сможешь целенаправленно использовать генеративный ИИ для поддержки анализа данных.
Этот курс предназначен для людей с коммерческим, техническим или ИТ-образованием, которые хотят анализировать и визуализировать данные, а также использовать их для принятия решений на основе данных.
Принятие решений на основе данных играет всё более важную роль в компаниях и организациях. Соответственно, востребованы специалисты, способные обрабатывать, анализировать и наглядно визуализировать данные из различных источников. Знание языков программирования Python и SQL, а также технологий бизнес-аналитики открывает возможности для работы в сфере аналитики данных, а также в специализированных и корпоративных подразделениях, ориентированных на работу с данными.
Ваш значимый сертификат дает подробное представление о приобретенных вами квалификациях и улучшает ваши карьерные перспективы.
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 .