Machine Learning Expert

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Übersicht

Angebotstyp

Weiterbildungsangebot mit Prüfung

Abschluss

Zertifikat

ECTS-Punkte

12

Hochschule

Hochschule Bremen

Standort

Bremen

Nächster Angebotszeitraum

bis

Hauptunterrichtssprache

Deutsch

Gesamtkosten

2.490 €

Veranstaltungsformate

Digitaler Kurs

Angebotsdauer

120 Stunden

Interessensprofil

Wissensgruppen

Icon für die Wissengruppe Digitaliiserung & Informatik

Wissensgruppen und Schwerpunkte

Wissensgruppen und Wissensbereiche

Data Science

Der Wissensbereich gehört zur Wissensgruppe: Digitalisierung, Informatik
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Gesamtkosten

Die Gesamtkosten des Weiterbildungsangebots belaufen sich auf 2.490 Euro (1 Kurs à 2.490 Euro).

Anmerkung zu den Gesamtkosten

Symbol für Kostenübersicht Link Kostenübersicht

Lehr- und Lernformate

Veranstaltungsformate

Digitaler Kurs

Anmerkung zu den Lehr- und Lernformaten

Kombination aus selbstständigem E-Learning und Live-Online-Seminaren. Bei punktuellem Interesse können die Module auch einzeln gebucht werden. Sie können die beiden Kursmodule in beliebiger Reihenfolge besuchen.

Zielgruppen

Das Zertifikatsstudium eignet sich für Fach- und Führungskräfte aller Branchen, die sich mit Datenanalysen und -auswertungen beschäftigen und Vorkenntnisse in der Strukturierung und Harmonisierung von Datenquellen mitbringen. Sie lernen geeignete Methoden des maschinellen Lernens auf Unternehmensprobleme anzuwenden und mit Python zu implementieren.

Fristen und Termine

Angebotszeitraum

bis

Anmeldefrist

bis

Voraussetzungen (Zugang und Zulassung)

Erster berufsqualifizierender Hochschulabschluss und Praktische Erfahrung

Erster Hochschulabschluss

Bei mehreren ersten Hochschulabschlüssen reicht es in der Regel einen der genannten Hochschulabschlüsse vorweisen zu können.

Bachelor/Bakkalaureus
Gilt auch für die als gleichwertig anerkannten Abschlüsse

Erforderliche praktische Erfahrungen

1 Jahr Berufserfahrung

Anmerkungen zu den Voraussetzungen

- Erstes abgeschlossenes Studium oder abgeschlossene Berufsausbildung/Studium - Mind. einjährige Berufserfahrung - Grundlegende Kenntnisse in Data Engineering (vorheriger Besuch des Moduls „Data Engineering – Grundlagen“ empfohlen) - Kenntnisse einer Programmiersprache (z. B. R, Java, C#) vorteilhaft - Zahlenaffinität und Interesse an statistischen Fragestellungen

Zu erwerbende Kompetenzen

- grundlegende Konzepte u. Verfahren zur Datenauswertung und -analyse darstellen u. zieladäquat einsetzen - State-of-the-Art-Methoden auf Unternehmensprobleme anwenden - Datenvisualisierungen adressatengerecht vor- und aufbereiten - systematisch Ansatzpunkte für die unternehmensinterne Verbesserung aufdecken - die Grundlagen für unternehmenseigene Datenanalyse-Applikationen verstehen und diese implementieren - die Programmiersprache Python für die Datenanalyse einsetzen

Anerkennung hochschulisch erbrachter Leistungen

Bei Fragen zur Anerkennung wenden Sie sich bitte an folgende Ansprechperson(en) bzw. Kontaktstelle(n)

Anrechnung außerhochschulisch erbrachter Leistungen

Anrechnung außerhochschulisch erworbener Kompetenzen nur in Verbindung mit praktischer Erfahrung möglich

Individuelle Anrechnung

Benötigte praktische Erfahrungen

1 Jahr Berufserfahrung

Standorte und kooperierende Hochschulen

Standorte

Bremen

Ansprechpersonen und Kontaktstellen

Graduate & Professional School

weiterbildung@hs-bremen.deLangemarckstraße 113
28199 BremenZur Webseite

Marlene Schwegmann - Graduate & Professional School

Mitarbeiter:in

weiterbildung@hs-bremen.de
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