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Die Voraussetzung an einer Weiterbildung zum Data Analyst anzutreten ist die, dass für den Bereich Data Scientist ein Bachelorstudium in Mathematik Statistik oder Naturwissenschaften erfolgreich absolviert wurde. Ebenfalls ist es sinnvoll im Kommunikationsbereich sehr aufgeschlossen zu sein und Kenntnisse in diesem nachgewiesen werden können.
Data Science hat mit der Materie der Daten zu tun daher ist es wichtig Kenntnisse in Mathematik nachzuweisen das, um ein Einfaches leichter ist logische Prinzipien der behandelnde Begriffe durch mathematische Anwendungen leichter zu verstehen. Wenn dieser Schritt erfolgreich bestanden wurde, bleibt jedoch die Frage wie melden Sie sich für eine Weiterbildung an?
Die Weiterbildung als solche
Die Weiterbildung das Data Science erfolgt mittels Boot Camp, indem sie sich im Internet für ein solches Registrieren. Nach erfolgreicher Registrierung werden Sie kontaktiert, um ihre Erwartungen mit den Zielen der Weiterbildung im Einklang zu bringen. Die Einstellung bzw. der Einlass in das Boot Camp wird mittels Eignungstest durchgeführt, welcher im Wesentlichen auf mathematische Basis erstellt wurde. Die Themenbereiche dieses Testes liegen in den Bereichen:
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Statistik
- Algebra
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Eignungstestes stehen Ihnen die Türen zum sogenannten Bootcamp offen.
Eine Weiterbildung zum Data Scientist kann zum Beispiel in einem hybriden Modell absolviert werden. Dieses bedeutet, dass sowohl Präsenz als auch online Unterricht stattfinden werden, um diesen zertifizierten Abschluss zu erlangen. Durch das angenehme Hybridmodell bleiben Sie flexibel und können ohne Kompromisse die anspruchsvolle Weiterbildung erfolgreich absolvieren.
Am Ende der Weiterbildung erlangen Sie:
- Die Fähigkeit, die Daten des Unternehmens zu untersuchen, um zu bestimmen, welche Daten in Zukunft extrahiert und verarbeitet werden sollen
- Die Fähigkeit, relevante Daten über den Produktionsprozess des Unternehmens, den Verkauf oder Daten der Kunden abzurufen und zu analysieren
- Möglichkeiten der Erstellung von Prognosemodellen, um Veränderungen bei Geschäftsdaten und Trends vorhersehen zu können
- Das Know-how, Datenanalyseergebnisse so zu modellieren, dass sie für Manager und Managerinnen lesbar und verwertbar sind
Wie werden die Kenntnisse geprüft?
Wie man es bereits aus der Uni oder im eigentlichen Arbeitsleben kennt, die Kenntnisse anhand eines Prüfungsverfahrens festgestellt. Dieses ist zum einen für einen jeden selbst wichtig, um zu schauen, ob man die Lerninhalte verstanden hat und bereit für die Anwendung ist und zum anderen, ob man würdig ist, den Titel Data Science zu tragen.
In das Kolloquium fließen 2 Bereiche ein:
- die Durchführung von konkreten Fallstudien
- die abschließende Verteidigung vor einer Jury, die sich auf das in den Fallstudien entwickelte Projekt bezieht
Das Prinzip ist das Gleiche wie in einer Universität. Das Projekt bzw. die Abschlussarbeit wird nur dann abgesegnet und eine Zertifizierung verliehen, wenn die Fallstudie vor einer Jury bewertet und gleichzeitig verteidigt wurde. Die Prüfung gilt nur dann als bestanden, wenn eine Mindestnote von 4,0 erreicht wird.
Fazit
Eine Weiterbildung zum Data Analyst, um die Daten Deines Unternehmens zu nutzen ist eine sinnige Sache, da Sie sich mit Ihrem Unternehmen hinter den Kulissen beschäftigen und gewinnberingende Maßnahmen fördern können. Eine Weiterbildung lohnt sich demnach in jeder Hinsicht, sofern sich Ihr Interesse und Ihre Leidenschaft auf faktische Zahlenwerte bzw. Datenströme ausübt.
