Data Scientist
← KompetenzpfadeDas Berufsbild verstehen und die dafür erforderlichen Kompetenzen gezielt aufbauen.
Ein Data Scientist überführt eine fachliche Fragestellung in einen datenbasierten experimentellen Ansatz. Er erstellt verlässliche Arbeitsdatensätze, formuliert Hypothesen, definiert Baselines, entwickelt und vergleicht Modelle, bewertet Unsicherheit und Bias und unterstützt anschließend die Integration der Modelle in tatsächlich genutzte Produkte oder Prozesse.
Dieser Kompetenzpfad bündelt die Weiterbildungen für einen schlüssigen operativen Kompetenzaufbau: Der professionelle Data-Scientist-Lernpfad bildet die zentrale Grundlage und wird durch Python, SQL, Machine Learning, Data Modeling & Pipelines und Power BI ergänzt.
🎯 Essentiell
🧩 Empfohlen
Python
Python ist die zentrale Arbeitsumgebung für Datenaufbereitung, Experimente und Modellentwicklung.
Lernpfad ansehen →SQL
SQL ist unverzichtbar, um Daten für Experimente zu extrahieren, zu prüfen und aufzubereiten.
Lernpfad ansehen →Machine Learning
Vertieft Machine-Learning-Methoden, Modellevaluierung und fundierte Modellierungsentscheidungen.
Lernpfad ansehen →➕ Ergänzend
Data Modeling & Pipelines
Stärkt Aufbereitung, Transformation, Qualität und Nachvollziehbarkeit der für Modelle verwendeten Daten.
Lernpfad ansehen →Power BI
Ergänzt die Modellierung um die Fähigkeit, Ergebnisse adressatengerecht darzustellen und fachliche Kennzahlen zu verfolgen.
Lernpfad ansehen →Sie können jeden Lernpfad weiterhin einzeln und in Ihrem eigenen Tempo erwerben.
Alle Kompetenzpfade