Machine Learning Expert

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Übersicht

Weiterbildungsangebot mit Prüfung
Zertifikat
12
Hochschule Bremen
Bremen
bis
Deutsch
2.490,00 €
Digitaler Kurs
120 Stunden
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 2.490,00 Euro (1 Kurs à 2.490,00 Euro).

Symbol für Kostenübersicht Link Kostenübersicht

Lehr- und Lernformate

Digitaler Kurs

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.

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.

Angebotsdauer: 120 Stunden

Fristen und Termine

Angebotszeitraum

bis

Anmeldefrist

bis

Voraussetzungen (Zugang und Zulassung)

Erster berufsqualifizierender Hochschulabschluss und Praktische Erfahrung

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
1 Jahr Berufserfahrung

- 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)

Informationen zur Anerkennung

Anrechnung außerhochschulisch erbrachter Leistungen

Anrechnung außerhochschulisch erworbener Kompetenzen nur in Verbindung mit praktischer Erfahrung möglich

Individuelle Anrechnung

Individuelle Anrechnung
1 Jahr Berufserfahrung
Pauschale Anrechnung

Standorte und kooperierende Hochschulen

Bremen

Ansprechpersonen und Kontaktstellen

Graduate & Professional School
weiterbildung@hs-bremen.deLangemarckstraße 113
28199 BremenInternetseite
Marlene Schwegmann - Graduate & Professional School
Mitarbeiter:in
weiterbildung@hs-bremen.de
Link IconWebseite des Angebots
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