-
Тип ступеня: Сертифікат "Менеджер даних
-
Додаткові кваліфікації: Сертифікат "AWS Certified Cloud Practitioner"
Сертифікат "Статистика
Сертифікат "Реляційні бази даних SQL"
Сертифікат "Python -
Підсумковий іспит: Практична робота над проектами з фінальними презентаціями
Сертифікаційний іспит AWS CLF-C02 -
Час занять: Повна зайнятістьЗ понеділка по п'ятницю з 8:30 до 15:35 (у святкові дні з 8:30 до 17:10)
-
Мова викладання: Німецька
-
Тривалість: 16 Тижні
Адміністратор хмарних сервісів AWS
Хмарні концепції (близько 3,5 днів)
Переваги хмари AWS Cloud
Принципи побудови AWS Cloud
Міграція в хмару AWS Cloud
Поняття хмарної економіки
Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі
Презентація конкретних технологій ШІ
та можливих застосувань у професійному середовищі
Безпека та комплаєнс (близько 4,5 днів)
Модель AWS як спільна відповідальність
Концепції безпеки, управління та відповідності хмарних сервісів AWS
Функції управління доступом до AWS
Компоненти та ресурси для підтримки безпеки
Хмарні технології та сервіси (близько 5 днів)
Методи розгортання та роботи в хмарі AWS Cloud
Глобальна інфраструктура AWS
Обчислювальні сервіси AWS, сервіси баз даних, мережеві сервіси та сервіси зберігання даних
Сервіси AWS для штучного інтелекту та машинного навчання, а також аналітичні сервіси
Послуги з інших охоплених категорій сервісів AWS
Виставлення рахунків, ціноутворення та підтримка (приблизно 2 дні)
Порівняння цінових моделей AWS
Ресурси для виставлення рахунків, управління бюджетом та витратами
Технічні ресурси AWS та варіанти підтримки
Робота над проектом, підготовка до сертифікації та сертифікаційний іспит (близько 5 днів)
AWS Certified Cloud Practitioner CLF-C02
Статистика
Основи статистики (близько 6 днів)
Основи теорії вимірювання (генеральна сукупність та вибірка, типи вибірок, рівні вимірювання та шкали)
Одновимірна описова статистика (частотні розподіли, центральні міри, міри дисперсії, стандартне значення, гістограми, стовпчикові діаграми, кругові діаграми, лінійні діаграми та блок-діаграми)
Двовимірна описова статистика (міри кореляції, коефіцієнти кореляції, перехресні таблиці, діаграми розсіювання та згруповані гістограми)
Основи індуктивної вивідної статистики (розподіл ймовірностей, нормальний розподіл, розподіл середніх значень, тест на значущість, перевірка нульової гіпотези Фішера, розмір ефекту, оцінка параметрів, довірчі інтервали, гістограми помилок, аналіз потужності та визначення оптимального розміру вибірки)
Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі
Презентація конкретних технологій ШІ
та можливих застосувань у професійному середовищі
Методи для порівняння двох груп (приблизно 5 днів)
z- і t-тест для вибірки (відхилення від заданого значення)
t-тест для середньої різниці між двома незалежними/зв'язаними вибірками
Перевірка ефективності дій, заходів, втручань та інших змін за допомогою t-тестів (претест-посттест з двома групами)
допоміжні тести значущості (тест Андерсона-Дарлінга, тест Райана-Джойнера, тест Левена, тест Боннета, тест значущості для кореляцій)
Непараметричні методи (критерій Вілкоксона, критерій знаків, критерій Манна-Уітні)
Аналіз непередбачуваності (біноміальний тест, точний тест Фішера, тест хі-квадрат, перехресні таблиці з мірами асоціації)
Методи порівняння середніх значень декількох груп (приблизно 5 днів)
Одно- та двофакторний дисперсійний аналіз (простий та збалансований ANOVA)
Багатофакторний дисперсійний аналіз (загальна лінійна модель)
Фіксовані, випадкові, перехресні та вкладені фактори
Методи множинних порівнянь (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Аналіз взаємодії (аналіз ефектів взаємодії)
Аналіз вибірковості та потужності для дисперсійного аналізу
Вступ до планування експерименту (ПЕ) (приблизно 1 день)
Повні та часткові факторні експериментальні плани
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Реляційні бази даних з SQL
Основи систем баз даних за допомогою Access (близько 3 днів)
Надлишкові дані
Цілісність даних
Нормалізація
BCNF
Проектування БД
Відношення 1:n, m:n
типи даних
таблиці
Первинні та зовнішні ключі
Посилальна цілісність
Зв'язки між відношеннями
Модель зв'язків між сутностями
Індекс, значення за замовчуванням
Обмеження (перевірка)
Запити
Форми, звіти
Циклічне посилання
Вступ до SQL Server Management Studio (SSMS) (приблизно 2 дні)
Огляд
Фізичний дизайн БД
Створення таблиць
Типи даних в MS SQL
Первинний ключ
Обмеження, значення за замовчуванням, діаграма, зв'язки
Резервне копіювання та відновлення
Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі
Презентація конкретних технологій ШІ
та можливих застосувань у професійному середовищі
Вступ до DDL (приблизно 8 днів)
Основи SQL
синтаксис
Команди
Множинні таблиці
Оператори
Управління потоком
Функції скалярних значень
Функції табличних значень
Системні функції
Процедури з параметрами та без параметрів
Типи помилок
Транзакції, блокування, DeadLock
DCL - мова управління даними (приблизно 1 день)
Логіни
Навчання користувачів
Ролі
Повноваження
Типи даних, імпорт та експорт даних (приблизно 1 день)
Тип даних географія
Експорт, імпорт даних
Робота над проектом (близько 5 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Програмування на Python
Основи Python (приблизно 1 день)
Історія, поняття
Використання та сфери застосування
Синтаксис
Перші кроки з Python (приблизно 5 днів)
Числа
Рядки
Дата та час
Стандартний ввід та вивід
список, кортеж, множина
Розгалуження та цикли (if, for, while)
Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі
Презентація конкретних технологій ШІ
та можливих застосувань у професійному середовищі
Функції (приблизно 5 днів)
Визначте власні функції
Змінні
Параметри, рекурсія
Функціональне програмування
Усунення несправностей (приблизно 0,5 дня)
спробувати, крім
Перехоплення переривань програми
Об'єктно-орієнтоване програмування (близько 4,5 днів)
Класи Python
Методи
Незмінні об'єкти
Класи даних
Спадкування
Графічний інтерфейс користувача (приблизно 1 день)
Кнопки та текстові поля
Сітковий макет
Вибір файлів
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Можливі зміни. Зміст курсу регулярно оновлюється.
Після цього курсу ви матимете знання, необхідні для роботи в хмарі. Ви також матимете технічний досвід, необхідний для забезпечення, захисту та автоматизації середовища, незалежно від рішення провайдера. Вивчивши статистику та SQL, ви оволодієте двома важливими інструментами для обробки, візуалізації та аналізу даних. Знання Python доповнює ваш профіль в області управління даними.
Курс орієнтований на ІТ-спеціалістів, програмістів, випускників інженерних спеціальностей та бізнес-адміністрування, а також бізнесменів та спеціалістів з відповідним професійним досвідом.
Сфера управління даними набуває все більшого значення в усіх галузях. Навички управління даними потрібні не лише в ІТ та аналізі даних, вони також затребувані в промисловості, торгівлі, сфері послуг та фінансів.
Дидактична концепція
Ваші викладачі мають високу професійну та дидактичну кваліфікацію і навчатимуть вас від першого до останнього дня (без системи самонавчання).
Ви будете навчатися в ефективних малих групах. Курси зазвичай складаються з 6-25 учасників. Загальні заняття доповнюються численними практичними вправами з усіх модулів курсу. Практичний етап є важливою частиною курсу, оскільки саме в цей час ви опрацьовуєте вивчене, набуваєте впевненості та рутинності в його застосуванні. Заключний розділ курсу передбачає виконання проекту, кейс-стаді або підсумковий іспит.
Віртуальний клас alfaview®
BildungszentrumЗаняття проходять з використанням сучасної відеотехнології alfaview® - або з комфорту вашого власного будинку, або в нашому приміщенні за адресою . Весь курс може бачити один одного віч-на-віч через alfaview®, спілкуватися один з одним в якості голосу, синхронізованого по губах, і працювати над спільними проектами. Звичайно, ви також можете бачитись і спілкуватись зі своїми тренерами наживо в будь-який час, і протягом усього курсу викладачі навчатимуть вас у режимі реального часу. Уроки не є електронним навчанням, а справжнім живим викладанням віч-на-віч за допомогою відеотехнологій.
alfatraining Agentur für Arbeit Навчальні курси субсидуються та сертифікуються відповідно до положення про затвердження AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinЯкщо ви подаєте заявку на або , всі витрати на курс, як правило, покриває організація, яка його фінансує.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Фінансування також можливе через (ESF), (DRV) або регіональні програми фінансування. Berufsförderungsdienst Як військовослужбовець строкової служби, ви можете відвідувати курси підвищення кваліфікації через (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компанії також можуть підвищити кваліфікацію своїх працівників за допомогою програми фінансування від .