-
Тип ступеня: Сертифікат "Професійний власник продукту Scrum (PSPO I) від Scrum.org"
Сертифікат "Аналітика даних
Сертифікат "Машинне навчання -
Підсумковий іспит: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Scrum.org-Zertifizierung PSPO I - Professional Scrum Product Owner (in englischer Sprache) -
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: 12 Тижні
Гнучке управління проектами за допомогою Scrum: Product Owner (PSPO I)
Основи Scrum (приблизно 2 дні)
Визначення Scrum
Емпіричне управління процесами
Прозорість
Перевірка
Адаптація
Цінності Scrum (відданість, зосередженість, відкритість, повага, сміливість)
Команда Scrum (приблизно 1 день)
Власник продукту
Розробники
Скрам-майстер
Обов'язки (власник продукту, скрам-майстер, розробники)
Самокеровані команди
Події Scrum (приблизно 3,5 дні)
Часовий проміжок
Спринт
Планування спринту
Щоденний скрам
Огляд спринту
Ретроспектива спринту
Артефакти (приблизно 3 дні)
Прозорість та можливість перевірки
Бэклог продукта
Спринтовий беклог
Інкремент
Визначення завершеності
Власник продукту в Scrum (приблизно 3,5 дні)
Завдання власника продукту Scrum
Візія та стратегія продукту
Визначення та аналіз вимог
Встановлення пріоритетів та максимізація цінності
Прийняття рішень щодо продукту з урахуванням ризиків та цінності
Показники продукту та оцінка успішності
Аналіз відгуків користувачів з використанням штучного інтелекту для визначення пріоритетів
Перегляд списку завдань продукту
Управління зацікавленими сторонами
Управління списком завдань продукту (приблизно 2 дні)
Формулювання записів
Сортування записів
Визначення цілей та завдань
Оптимізація роботи команди розробників
Забезпечення прозорості беклогу
Техніки уточнення та розділення
Прогнозування (швидкість, burn-up/burn-down)
Аналіз даних на основі штучного інтелекту для прогнозування
Робота над проектом, підготовка до сертифікації та сертифікація Scrum.org Professional Scrum Product Owner (PSPO I) англійською мовою (близько 5 днів)
Аналітика даних
Вступ до аналізу даних (приблизно 1 день)
Еталонна модель CRISP-DM
Робочі процеси аналізу даних
Визначення штучного інтелекту, машинного навчання, глибокого навчання
Вимоги та роль в компанії інженерів даних, науковців даних та аналітиків даних
Огляд основ Python (приблизно 1 день)
типи даних
Функції
Аналіз даних (близько 3 днів)
Модулі Central Python в контексті аналізу даних (NumPy, Pandas)
Процес підготовки даних
Алгоритми інтелектуального аналізу даних на Python
Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі
Презентація конкретних технологій ШІ
та можливих застосувань у професійному середовищі
Візуалізація даних (близько 3 днів)
Розвідувальний аналіз даних
інсайти
Якість даних
Аналіз переваг
Візуалізація за допомогою Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Сторітелінг даних
Управління даними (близько 2 днів)
Архітектури великих даних
Реляційні бази даних з SQL
Порівняння SQL та NoSQL баз даних
Бізнес-аналітика
Захист даних в контексті аналізу даних
Аналіз даних в контексті великих даних (приблизно 1 день)
Підхід MapReduce
Spark
NoSQL
Дашборди (приблизно 3 дні)
Бібліотека: Dash
Структура та налаштування дашбордів
Зворотні дзвінки
Text Mining (приблизно 1 день)
Попередня обробка даних, візуалізація
Бібліотека: SpaCy
Робота над проектом (близько 5 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Машинне навчання
Вступ до машинного навчання (близько 5 днів)
Чому машинне навчання?
Приклади застосування
Навчання під контролем, навчання без контролю, частково контрольоване навчання, навчання з підкріпленням
Приклади наборів даних
Знайомство з даними
Навчальні, валідаційні та тестові дані
Перегляд даних
Прогнозування
Навчання під наглядом (приблизно 5 днів)
Класифікація та регресія
Узагальнення, надмірна та недостатня підгонка
Розмір набору даних
Алгоритми для керованого навчання
Лінійні моделі
Байєсівські класифікатори
Дерева рішень
Випадковий ліс
Градієнтний бустінг
k-найближчих сусідів
Машини опорних векторів
Умовне випадкове поле
Нейронні мережі та глибоке навчання
Ймовірності
Самостійне навчання (близько 5 днів)
Типи самостійного навчання
Попередня обробка та масштабування
Перетворення даних
Масштабування навчальних і тестових даних
Зменшення розмірності
Інженерія особливостей
Навчання на множині
Декомпозиція головних компонент (PCA)
Невід'ємна матрична факторизація (NMF)
Навчання на множині з t-SNE
Кластерний аналіз
Кластеризація k-середніх
Агломеративна кластеризація
Ієрархічний кластерний аналіз
DBSCAN
Кластерні алгоритми
Оцінка та вдосконалення (приблизно 2 дні)
Вибір моделі та оцінка моделі
Налаштування гіперпараметрів оцінювача
Перехресна перевірка
Пошук по сітці
Метрики оцінки
Класифікація
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Можливі зміни, зміст курсу регулярно оновлюється.
Після цього курсу ви опануєте фреймворк Scrum і зможете керувати розробкою продукту як власник продукту. Ви будете знайомі з артефактами Scrum і зможете взяти на себе управління беклогом.
Ви також вмієте аналізувати, візуалізувати та керувати даними. Ви також розумієте, як користуватися інформаційними панелями та текстовим аналізом.
Ви також маєте відповідні знання про машинне навчання. Ви знаєте найважливіші причини використання машинного навчання, сфери його застосування, а також різні категорії та концепції машинного навчання. Ви доповните свої знання навичками оцінювання та вдосконалення.
Комп'ютерні науки, математика, електротехніка та люди з вищою освітою в галузі (бізнес) інженерії
Зі Scrum ви вивчите модель процесу управління проектами та продуктами, яка спочатку використовувалася, зокрема, для гнучкої розробки програмного забезпечення, але зараз також використовується в багатьох інших спеціалізованих сферах. Як масштабований метод управління проектами та розробки, він успішно використовується в численних великомасштабних проектах з кількома сотнями членів команди. Офіційний сертифікат від Scrum.org надає вам міжнародно визнане підтвердження вашої кваліфікації Scrum Product Owner.
Машинне навчання використовується в багатьох сферах: самостійна розробка відповідних спам-фільтрів для Інтернету, створення точних прогнозів рівня запасів в управлінні ланцюгами поставок або розробка прогнозів закупівель для окремих клієнтів або сегментів клієнтів у маркетингу. Працівники, які мають кваліфікацію в галузі машинного навчання, можуть бути задіяні у всіх секторах і тому користуються високим попитом на ринку праці.
Оскільки компаніям також доводиться управляти і структурувати постійно зростаючі обсяги даних, щоб аналізувати і ставити цілі для своїх бізнес-процесів, навички аналізу даних затребувані в усіх секторах.
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 .