Machine Learning Entwickler:in mit berufsbezogener Deutschförderung
Kostenfrei für Dich
durch Förderung
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Abschlussart: Zertifikat „Berufsbezogene Deutschförderung für den kaufmännischen/technischen Bereich“
Zertifikat „Machine Learning Entwickler:in“ -
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Data Analytics“
Zertifikat „Machine Learning“
Zertifikat „Deep Learning“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Zertifizierungsprüfung Berufsbezogene Deutschförderung -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 20 Wochen
Berufsbezogene Deutschförderung für den kaufmännischen/technischen Bereich
Allgemeine Sprachkompetenzen (ca. 1 Tag)
Wiederholung wichtiger Grammatikthemen und Anwendung von komplexen sprachlichen Strukturen der deutschen Grammatik
Texte aus unterschiedlichen Bereichen lesen und verstehen, globales und selektives Leseverstehen
Verbesserung des Hörverstehens
Korrespondenz im beruflichen Umfeld (ca. 2 Tage)
Layout und Briefgestaltung
Zeitgemäße Anreden und Briefeinstiege
Kundenorientierte Briefe und E‐Mails
Berichtswesen
Bewerbungsanschreiben nach DIN 5008
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Berufsfeld Kommunikationsmanagement (ca. 3 Tage)
Souveräne Kommunikation im Unternehmen
Kommunikationsformen in Teams
Besprechungen und Präsentationen
Konfliktmanagement
Mitarbeitergespräche
Vorstellungsgespräche
Verkaufs‐ und Beratungsgespräche
Angebote verfassen
Messen und Produktpräsentationen
Reklamationen
Berufsfeld Wirtschaft (ca. 6 Tage)
Personal, Management und Arbeitsrecht
Finanzwesen und Controlling
Lohn‐ und Gehaltsabrechnung
Berufsfeld Marketing (ca. 6 Tage)
Werbung
Marktanalyse und Marktforschung
Online‐Marketing und E‐Commerce
Unternehmensprozesse (ca. 9 Tage)
Umstrukturierungen, Prozessmanagement, Prozessveränderungen
Digitale Transformation
Veränderungen im Energiemanagement und Umweltschutz
Projektmanagement
Berufsfeld Logistik und Handel (ca. 8 Tage)
Produktion
Einkauf
Lieferung und Transport
Einzelhandel
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 5 Tage)
Data Analytics
Einführung Datenanalyse (ca. 1 Tag)
CRISP-DM Referenzmodell
Data Analytics Workflows
Begriffsabgrenzung Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning
Anforderungen und Rolle im Unternehmen der Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts
Wiederholung Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Datentypen
Funktionen
Datenanalyse (ca. 3 Tage)
Zentrale Python-Module im Kontext Data Analytics (NumPy, Pandas)
Prozess der Datenaufbereitung
Data Mining Algorithmen in Python
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Datenvisualisierung (ca. 3 Tage)
Explorative Datenanalyse
Insights
Datenqualität
Nutzenanalyse
Visualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Data Storytelling
Datenmanagement (ca. 2 Tage)
Big Data Architekturen
Relationale Datenbanken mit SQL
Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken
Business Intelligence
Datenschutz im Kontext der Datenanalyse
Datenanalyse im Big Data Kontext (ca. 1 Tag)
MapReduce-Ansatz
Spark
NoSQL
Dashboards (ca. 3 Tage)
Bibliothek: Dash
Aufbau von Dashboards – Dash Components
Customizing von Dashboards
Callbacks
Text Mining (ca. 1 Tag)
Data Preprocessing
Visualisierung
Bibliothek: SpaCy
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Machine Learning
Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)
Warum Machine Learning?
Anwendungsbeispiele
Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen
Beispiele für Datenbestände
Daten kennenlernen
Trainings-, Validierungs- und Testdaten
Daten sichten
Vorhersagen treffen
Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)
Klassifikation und Regression
Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting
Größe des Datensatzes
Algorithmen zum überwachten Lernen
Lineare Modelle
Bayes-Klassifikatoren
Entscheidungsbäume
Random Forest
Gradient Boosting
k-nächste-Nachbarn
Support Vector Machines
Conditional Random Field
Neuronale Netze und Deep Learning
Wahrscheinlichkeiten
Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)
Arten unüberwachten Lernens
Vorverarbeiten und Skalieren
Datentransformationen
Trainings- und Testdaten skalieren
Dimensionsreduktion
Feature Engineering
Manifold Learning
Hauptkomponentenzerlegung (PCA)
Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)
Manifold Learning mit t-SNE
Clusteranalyse
k-Means-Clustering
Agglomeratives Clustering
Hierarchische Clusteranalyse
DBSCAN
Clusteralgorithmen
Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)
Modellauswahl und Modellevaluation
Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers
Kreuzvalidierung
Gittersuche
Evaluationsmetriken
Klassifikation
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Deep Learning
Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)
Deep Learning als eine Art von Machine Learning
Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage)
Perceptron
Berechnung neuronaler Netze
Optimierung der Modellparameter, Backpropagation
Deep‐Learning‐Bibliotheken
Regression vs. Klassifikation
Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung
Hyperparameteroptimierung
Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)
Momentum, Adam Optimizer
Lernrate
Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage)
Bildklassifizierung
Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten
Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐Pooling
CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition
Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization
Transfer Learning (ca. 1 Tag)
Anpassen von Modellen
Unüberwachtes Vortrainieren
Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI
Regional CNN (ca. 1 Tag)
Objektlokalisierung
Regressionsprobleme
Verzweigte neuronale Netze
Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag)
Generative Adversarial Networks (GAN)
Deepfakes
Diffusionsmodelle
Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage)
Sequenzanalyse
Rekurrente Schichten
Backpropagation through time (BPTT)
Analyse von Zeitreihen
Exploding und Vanishing Gradient Probleme
LSTM (Long Short‐Term Memory)
GRU (Gated Recurrent Unit)
Deep RNN
Deep LSTM
Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage)
Text‐Preprocessing
Embedding‐Schichten
Text‐Klassifizierung
Sentimentanalyse
Transfer‐Learning in NLP
Übersetzungen
Seqence‐to‐Sequence‐Verfahren, Encoder‐Decoder‐Architektur
Sprachmodelle (ca. 1 Tag)
BERT, GPT
Attention‐Schichten, Transformers
Textgeneration‐Pipelines
Summarization
Chatbots
Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)
Steuerung dynamischer Systeme
Agentensysteme
Training durch Belohnungen
Policy Gradients
Deep‐Q‐Learning
Bayes'sche neuronale Netze (ca. 1 Tag)
Unsicherheiten in neuronalen Netzen
Statistische Bewertung von Prognosen
Konfidenz, Standardabweichung
Unbalancierte Daten
Sampling‐Methoden
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Lehrgang besitzt du Wissen in der Datenanalyse und -visualisierung sowie im Datenmanagement. Du kennst die wichtigsten Gründe für die Verwendung des Machine Learning, Anwendungsgebiete sowie die verschiedenen Kategorien und Konzepte des Maschinellen Lernens. Außerdem kennst du die Einsatzbereiche von Deep Learning und die Funktionsweisen neuronaler Netzwerke. Du verstehst, wie neuronale Netze Objekte in Bildern erkennen können, und bist in der Lage, maschinelles Lernen bereitzustellen und Prozesse zu dokumentieren.
Zudem beinhaltet der Kurs eine berufsbezogene Deutschförderung. Hier lernst du, geschäftliche Korrespondenz nach aktuellen Regelwerken aufzusetzen und souveräne Unternehmenskommunikation intern sowie extern zu führen. Die theoretischen Inhalte aus den gängigsten Wirtschaftsfeldern werden durch sprachliche Anteile ergänzt, um eine Integration in den deutschen Arbeitsmarkt zu gewährleisten.
Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften
Der Lehrgang richtet sich zudem an Fachkräfte aus dem kaufmännischen und technischen Bereich unter Berücksichtigung eines integrativen Anteils.
Machine Learning kommt in zahlreichen Anwendungsgebieten zum Einsatz: Die selbstständige Entwicklung geeigneter Spamfilter für das Internet, die Erstellung präziser Prognosen über Lagerbestände im Bereich Supply Chain Management oder die Entwicklung von Kaufprognosen für einzelne Kundschaft bzw. Kundensegmente im Marketing. Mitarbeiter:innen, die im Fachbereich Machine Learning qualifiziert sind, können branchenübergreifend eingesetzt werden und sind am Arbeitsmarkt entsprechend vielfach nachgefragt.
Außerdem ermöglicht dir der Kurs eine berufsbezogene Deutschförderung, um geschäftliche Korrespondenz gemäß aktuellen Regelwerken zu verfassen und eine souveräne Unternehmenskommunikation sowohl intern als auch extern zu führen.
Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Alle Lehrgänge werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von Ihrer Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.