Data Science Foundation - Bootcamp

Anders als ein Seminar, das ein einzelnes Werkzeug vertieft, ist das Bootcamp als durchgehende Qualifizierung angelegt. Jeder Block nutzt, was im vorherigen geübt wurde, und am Ende stehen eigene kleine Projekte statt einzelner Übungsaufgaben. In der Reihe der Data-Science-Seminare folgt es auf die kompakten Überblicke Kernkompetenz Data Science & KI und Einführung in Data Science mit Schwerpunkt Machine Learning. Danach bieten sich Vertiefungen an, etwa Praxisorientierte Predictive Analytics, die Seminare zur Zeitreihenanalyse oder Predictive Analytics & Machine Learning auf Big Data.

Praxisbezug im Gesundheitswesen

In Krankenhäusern und Krankenkassen liegen viele Daten bereits strukturiert vor: Fallzahlen und Verweildauern, Leistungs- und Kostendaten aus dem Controlling, Abrechnungsdaten nach § 301 SGB V oder Leistungsausgaben je Versichertengruppe. Mit den Inhalten des Bootcamps fragen Sie solche Daten per SQL ab, bereinigen und verknüpfen sie mit Pandas und bauen daraus wiederkehrende Auswertungen, zum Beispiel eine wöchentliche Belegungsprognose je Fachabteilung. Die Ergebnisse bereiten Sie in Power BI so auf, dass Leitung und Fachbereiche sie ohne Python-Kenntnisse nutzen können. Für Übungen und erste Projekte empfehlen sich synthetische oder pseudonymisierte Daten, denn Gesundheitsdaten gehören nach Art. 9 DSGVO zu den besonders geschützten Kategorien. Den Zugriff auf Echtdaten sollten Sie frühzeitig mit Datenschutz und IT klären.

In diesem "Data Science Foundation - Bootcamp" lernen Sie an 18 Tagen die Programmiergrundlagen von Python kennen und erfahren, wie Sie Python-Code im produktiven Unternehmensumfeld für Data Science Anwendungen einsetzen. Mit dem Fokus auf die Bereiche Datenmanagement, Machine Learning und Projekte vermittelt dieser Kurs zunächst die Grundlagen in der Programmiersprache Python. In praxisnahen Beispielen und mit Hilfe von Beispieldaten werden die Inhalte eingeleitet und live am Quellcode vorgeführt. Anschließende Übungen helfen, das Gelernte auszuprobieren und zu vertiefen.

Die Schwerpunkte des Data Science Bootcamps

Besonderes Augenmerk richtet der Kurs im Bereich Datenmanagement auf die populäre Python-Bibliothek Pandas und deren Datentypen Series und DataFrame. Ein weiterer Schwerpunkt bildet das Machine Learning, welches sich thematisch in Klassifikations- und Regressionsprobleme unterteilt. Sie lernen, wie Sie die unterschiedlichen Problemklassen mit den bedeutendsten Methoden des Machine Learning lösen können. Des Weiteren werden theoretische Grundlagen sowie Grundregeln der Datenvisualisierung aufgearbeitet und anschließend praxisbezogen mit dem Visualisierungs-Tool Power BI umgesetzt. Im letzten Themenblock lernen Sie, wie Python "State-of-the-Art" in Operativumgebunden eingesetzt wird. Sie erfahren, welche Komponenten dabei helfen, Quellcode sicher und übersichtlich zu gestalten und wie diese konkret in Projektstrukturen eingesetzt werden. Dabei werden Sie erste kleinere Projekte in Python umsetzen.

• Die Python-Syntax verstehen und anwenden
• Datenmanagement in Python
• Projekte in Python anlegen und verwalten
• Best Practice Ansätze für professionellen Python-Code erlernen Methodische Grundlagen des Machine Learning erlernen
• Techniken des Machine Learning mit Python umsetzen
• Datenvisualisierungen mit Python umsetzen
• Python in der Operativumgebung verstehen und anwenden

• Interessierte, die in den Bereich Data Science einsteigen und praktische Fähigkeiten in Python erlernen möchten.

Für eine optimale Teilnahme am Bootcamp empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Grundkenntnisse in der Programmierung
• Vorkenntnisse in Python sind nicht zwingend erforderlich aber von Vorteil.

Dieses Bootcamp bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis. Sie tauschen sich direkt mit projekterfahrenen Trainerinnen und Trainern und den anderen Teilnehmenden aus.