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Data Science Training

Seit mehreren Jahren führen wir für unseren Kunden eine umfangreiche und mehrsprachige Data Science Trainingsinitiative an mehreren internationalen Standorten durch. Hierbei vermitteln wir Grundlagenwissen, Programmierkenntnisse und methodische Inhalte mit direktem Bezug zu den Themen Banking und Finance.

  • Branche Finance
  • Thema Training
  • Tools R, Python, Jupyter Notebooks, Dataiku
  • Projektdauer 3+ Jahre

Herausforderung

Unser Kunde hat sich vor einigen Jahren dazu entschieden, der Datenrevolution proaktiv durch ein Upskilling seiner Mitarbeiter:innen zu begegnen. Diese sollen befähigt werden, Potenziale von Technologien und Methoden der Data Science zu erkennen, aber auch bestehende Arbeitsprozesse mit modernen Programmiersprachen zu optimieren oder automatisieren.

Ansatz

Mit codebasierten und No-Code-Trainings verschiedener Erfahrungslevels lernen Teilnehmer:innen aus verschiedensten Funktionen und Bereichen die Vorteile von Data Science für Ihren Arbeitsalltag kennen und anzuwenden. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Programmierung mit R oder Python werden in codebasierten Trainings selbstständig Anwendungsfälle aus den Bereichen Banking und Finance bearbeitet.

Der Schwerpunkt der codebasierten Trainings liegt hierbei auf Themen wie Data Wrangling, Visualisierung und Machine Learning. In No-Code-Trainings liegt der Schwerpunkt auf den organisatorischen Herausforderungen und der Wertschöpfung mit Hilfe von Daten. Durch eine Mischung aus Theorie und praktischer Anwendung von Datenanalyse mit Hilfe visueller und menügesteuerter Data Science Tools bekommen die Teilnehmenden ein praktisches Verständnis von den Möglichkeiten und Grenzen der Disziplin vermittelt.

Ergebnis

Im Rahmen einer mehrjährigen und international skalierten Trainingsinitiative konnten wir mehr als 900 Teilnehmer:innen in den Bereichen Programmierung, Datenmanipulation, Datenvisualisierung und Machine Learning fortbilden – sowohl in technischen als auch nicht-technischen Trainings für unterschiedliche Erfahrungslevels.

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