04.10.2024 - 15.11.2024
6 Wochen
Englisch
Online
TU Berlin Certificate of Professional Education (6 ETCS)
online
Prof. Dr. Rand Kouatly
3.980 €
Anerkannt als Bildungszeit
INTRODUCTION TO STATISTICS AND PROGRAMMING FOR DATA SCIENCE
Der Zertifikatskurs vermittelt intensiv die Grundlagen der Statistik und Programmierung für die Datenwissenschaft. Er behandelt die Grundlagen der deskriptiven und inferentiellen Statistik sowie die Grundlagen der Programmierung für die Datenanalyse. Teilnehmende lernen, wie sie die Sprache R/Python zur Datenanalyse und zur Erstellung von Datenvisualisierungen einsetzen können.
Lernziele
Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses wissen Teilnehmende, wie Daten mit R/Python-Paketen importiert, exportiert und manipuliert werden und verstehen grundlegende statistische Konzepte und Techniken sowie deren Berechnung in R/Python. Sie sind in der Lage verschiedene Arten von Plots und Diagrammen mit Hilfe von R-Visualisierungspaketen zu erstellen und anzupassen. Sie sind geübt im Umgang mit verschiedenen Arten von Plots und Diagrammen unter Verwendung von Excel als ergänzende Werkzeuge für die Statistik und können R/Python verwenden, um einfache statistische Analysen, Hypothesentests und Datenexploration durchzuführen. Datenbereinigung, Datentransformation und Datenaufbereitung mit R/Python können sie eigenständig durchführen und kennen Techniken zur Datenvorverarbeitung, -bereinigung und -aufbereitung.Inhalt
Woche 1: Kursvorbereitung - Software installieren- Was sind R und RStudio? Was sind Python und Jupyter (Notebook)?
- Installation von R und RStudio / Python und Jupyter (Notebook) auf dem persönlichen Laptop/Computer
- Fehler, Warnungen und Nachrichten
- Lerntipps zum Coden
- Package-Installation
- Package-Loading
- Testen und Hello-World-Programm
- Thema 1: Data Typen
- Thema 2: Basic Operations
- Thema 3: Datensktruktur
- Programmierübung 1
- Thema 4: Datentypen
- Thema 5: Explorative Datenanalyse
- Thema 6: Statistische Analyse mit Excel
- Programmierübung 2
- Thema 7: Datenrahmenoperationen
- Thema 8: Input und Output mit R/Python
- Thema 9: Datenumformung
- Programmierübung 3
- Thema 10: Umgang mit fehlenden Daten
- Thema 11: Erforschung und Visualisierung von Techniken
- Thema 12: Visualisierung von Daten mit R/Python
- Programmierübung 4
- Anwendung der im Kurs erlernten Fähigkeiten und Kenntnisse auf ein reales Datenanalyseprojekt mit R/Python
- Prüfungsprojekt Anforderung und Spezifikation
- 4 Stunden offene Sprechstunde (in Gruppen) – online
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Berufstätige, die sich intensiv mit dem Thema Datenwissenschaften auseinandersetzen möchten, um mehr über Grundlagen und Konzepte zu erfahren.Dieser Kurs ist gemäß § 10 (5) Berliner Bildungszeitgesetz (BiZeitG) anerkannt.
Teilnahmevoraussetzungen
- Englisch auf B1-Niveau
- Vorkenntnisse in Programmierung und Statistik
- Grundlagen in Mathematik
- Beherrschung der Microsoft Office-Anwendungen
- Laptop/PC + Headset mit Mikrofon
Termine
Der Zertifikatskurs startet mit einem Selbststudium vom 04.10.2024 - 10.10.2024, welches als Vorbereitung für den Kurs dient. Danach findet ein intensiver Wechsel zwischen virtuellen Präsenzveranstaltungen, Selbststudium und online Begleitung statt.Ablauf des Kurses:
- Selbststudium 04.10.2024 - 10.10.2024 (Umfang 10 Stunden)
- Virtuelle Präsenzveranstaltung von 15:00 - 21:00 Uhr am:
- 11.10.2024
- 18.10.2024
- 25.10.2024
- Selbststudium 26.10.2024 - 31.10.2024 (Umfang 18 Stunden) inklusive 4 Stunden offene Sprechstunde in Gruppe oder individuell
- Virtuelle Präsenzveranstaltung am 01.11.2024 (15:00 - 21:00 Uhr)
- Selbststudium 02.11.2024 - 07.11.2024 (Umfang 18 Stunden) inklusive 4 Stunden offene Sprechstunde in Gruppe oder individuell
- Virtuelle Präsenzveranstaltung für die Vorbereitung der Abschlussarbeit am 08.11.2024 (2 Stunden)
- Selbststudium 09.11.2024 - 14.11.2024 (Umfang 18 Stunden) inklusive 2 Stunden offene Sprechstunde in Gruppe
- Präsentation der Abschlussarbeit im virtuellen Präsenztermin am 15.11.2024 (15:00 - 17:00 Uhr)
Prof. Dr. Rand Kouatly
Prof. Dr. Rand Kouatly ist eine internationale akademische Führungspersönlichkeit, Professor und Forscher mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in den Bereichen Hochschulbildung, Bildungstechnologie und Wissensmanagement in Unternehmen sowie in der Weiterbildung von Führungskräften. Zudem verfügt er über mehr als 10 Jahre internationaler Erfahrung als leitender Projektmanager und Berater in verschiedenen Technologie-, Markt- und Geschäftsbereichen. Derzeit ist er Programmdirektor für Software Engineering an der University of Europe for Applied Sciences. Von 2013-2016 arbeitete er als Forscher an der Technischen Universität Berlin und lehrt seit 2016 als Gastdozent in den Studiengängen der TU Berlin, unter anderem in den Bereichen Java, maschinelles Lernen und Big Data. Prof. Dr. Kouatly ist ein internationaler Wissenschaftler und Experte für Telekommunikationstechnik und Softwareentwicklung, Frontend- und Backend-Entwicklung, künstliche Intelligenz, Deep Learning, künstliche neuronale Netze, einschließlich der Bereiche Mustererkennung, Audio- und Sprachverarbeitung sowie Sprach- und Sprechererkennung, E-Learning, Projektmanagement und Unternehmensberatung. Er ist sehr erfahren in der Leitung von kleinen Unternehmen, Start-ups, Projekten und Teamleitern. Darüber hinaus war er erfolgreich in verschiedenen Funktionen tätig, z. B. als Dekan und Vizedekan, akademischer Forscher und Betreuer sowie als Entwickler von Studienprogrammen an verschiedenen öffentlichen und privaten Universitäten.
