Data Scientist Energiewirtschaft

Inhalt/Beschreibung

Einführung in unser Online-Lernformat (1 Tag)
Science in der Energiewirtschaft (10 Tage)

  • Basics Energiewende und Energiewirtschaft 
  • Digitale Transformation, Smart Data und Data Science im Energiesektor
  • Bedeutung von Big Data, Datenanalyse und Datenbewertung für Energiewirtschaft und Industrie 4.0 

DataScience: Funktionen und Strukturen in Python (10 Tage)

  • Installation und Arbeiten mit Python / Anaconda 
  • Einführung in Numpy und Pandas

DataScience: Datenbanken, SQL und NoSQL (10 Tage)

  • Datenbanken, MySQL-Workbench und Datenbankabfragen
  • Einführung in Big Data und IoT

DataScience: Statistische Methoden und Visualisierung (20 Tage)

  • Grundlagen Machine-Learning 
  • Arbeiten mit Matritzen, Vektoren und Tabellen
  • Deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, t-Tests und Varianzanalysen 
  • Anwendung Methoden und Modellvergleiche
  • Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn u.a.

DataScience: Deep Learning und neuronale Netze (10 Tage)

  • Basiswissen Deep Learning und TensorFlow
  • MNIST mit Multi-Layer Perceptron und TensorFlow mit ContribLearn
  • Aufbau eines neuronalen Netzes und Prognosen

DataScience: Projektarbeit und Reflektion (10 Tage)

  • Design und Anwendung eines neuronalen Netzwerks mit Test und Optimierung
  • Präsentation der Ergebnisse

Soft-Kills und Kommunikation für DataScientists (10 Tage)

  • Kreative Methoden im Überblick
  • Change- und Innovationsmanagement
  • Empathische Kommunikation, Konflikt und Verhandlung
  • Selbstkompetenz und Selbstorganisation
Lernziel
Sie können sich für Big Data, Deep Learning und Datenanalysen begeistern? Sie wollen aktiv die digitale Transformation unterstützen? Der unter „Industrie 4.0“ diskutierte technische Wandel und die Energiewende sind sich überschneidende und zusammenwachsende Prozesse. Unsere Energieversorgung befindet sich in einem fundamentalen Umbruch. Stromintensive Produktionen werden bereits flexibel auf das günstigste Energieangebot anhand meteorologischer Daten abgestimmt; unzählige Sensoren sammeln hierfür in Echtzeit hochkomplexe Information. Daten sind zum Gold des 21. Jahrhunderts avanciert! Doch damit diese Daten analysiert, bewertet und die folgerichtigen Schlüsse daraus gezogen ...
Fachliche Zugangsvoraussetzungen
Um diese Weiterbildung erfolgreich zu durchlaufen, sollten Sie einen Hochschulabschluss in Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik, BWL, Informatik, Physik oder Mathematik oder eine vergleichbare Berufsausbildung oder Berufserfahrung aus der Energie- und/oder IT-Branche als Quereinsteiger mitbringen. 

Fachwissen in Energiemanagement oder erste Programmierkenntnisse, z.B. mit Python, Java oder R, und Cloud-Erfahrung, z.B. mit Azure, AWS oder Google Cloud, sind ebenso von Vorteil wie vernetztes und analytisches Denken und ein hohes Maß an Begeisterung für Datenanalysen.
Gesundheitliche Zugangsvoraussetzungen
Hinweis des Datenbankbetreibers: Informationen über die Barrierefreiheit erfragen Sie bitte beim Anbieter.
Zeitmuster
Vollzeit
Lehr- und Lernform
E-Learning
Abschlussart
Teilnahmebestätigung / Zertifikat des Anbieters
Voraussichtliche Dauer
81 Tag(e)
Termin
Termine auf Anfrage
Fördermöglichkeiten
Weitere Informationen im Internet
Themengebiet
Berufliche Bildung

Bildungsanbieter

WBS TRAINING Mecklenburg-Vorpommern

Internet
https://www.wbstraining.de/weiterbildung-schwerin
Bildungsanbieter-Infos
Bildungsanbieter-Infos

Kontakt

WBS Beraterteam

Telefon
0385 6460-80
Staatlich anerkannte Einrichtung nach dem Weiter­bildungs­förderungs­gesetz Mecklenburg-Vorpommern
anerkanntes Qualitätsmanagementsystem
DIN EN ISO 9001, Trägerzulassung nach AZAV

Veranstaltungsort

Schwerin

Besucheranschrift
Werkstraße 713
19061 Schwerin
Deutschland
Telefon
0385 6460-80
barrierefreier Zugang
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Fax
0385 64608-15

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Kurs aktualisiert am 24.06.2021, Datenbank-ID 00295494