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Abschlussart: Zertifikat „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer”
Zertifikat „Machine Learning“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache) -
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: 8 Wochen
Programmierung mit Python
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax
Lexis, Semantik
PEP-8-Konventionen
Interpreter vs. Compiler
Numeral Systems: binär, oktal, hexadezimal
Scientific Notation
Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
Numerische Operatoren
Vergleichs-, logische und bitweise Operatoren
Datentypumwandlung
list, tuple, dict, set
List-Funktionen und -Methoden
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)
Mitgliedsoperatoren
String-Basics: escaping, multiline strings
Operatoren priorisieren und binden
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Funktionen (ca. 5 Tage)
Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter und Argumente
Rückgabewerte
Rekursion
Namensräume
Funktionale Programmierung
Parameterarten: positional, keyword, mixed
Defaultwerte
Shadowing und global keyword
None und Rückgabe ohne Wert
Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
Grundlagen der Fehlerbehandlung mit try und except
Typische Fehlertypen und Exception Hierarchie
Fehlerweitergabe und Programmunterbrechungen
Strukturierung der except Blöcke
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)
Machine Learning
Einführung in Machine Learning und ML-Workflow (ca. 3 Tage)
Grundlagen, Anwendungsbereiche und Arten des Machine Learning
Einordnung moderner KI- und Machine-Learning-Verfahren
Machine-Learning-Workflow mit scikit-learn
Trainings-, Validierungs- und Testdaten
Underfitting, Overfitting und Modellevaluation
Cross Validation
Datenaufbereitung und Feature Engineering (ca. 2 Tage)
Datenqualität und Datenvorverarbeitung
Skalierung, Normalisierung und Kodierung
Feature Engineering und Feature Selection
Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und unausgeglichenen Datensätzen
Überwachtes Lernen – Regression und Klassifikation (ca. 5 Tage)
Regressions- und Klassifikationsverfahren
Lineare und regularisierte Modelle
Distanz-, wahrscheinlichkeits- und baumbasierte Verfahren
Ensemble- und Boosting-Verfahren
Modellvergleich und Hyperparameteroptimierung
Evaluationsmetriken und probabilistische Vorhersagen
Feature Importance und Explainable AI
Unüberwachtes Lernen (ca. 2 Tage)
Dimensionsreduktion und Merkmalsextraktion
Clusterverfahren und Bewertung von Clustering-Ergebnissen
Anomalieerkennung
Zeitreihenanalyse und Prognosen (ca. 1 Tag)
Grundlagen und Analyse von Zeitreihendaten
Prognoseverfahren und Machine Learning für Zeitreihen
Neuronale Netze und moderne KI (ca. 2 Tage)
Grundlagen neuronaler Netze und Deep Learning
Machine Learning für Textdaten und Natural Language Processing
Foundation Models, Large Language Models und generative KI
Bereitstellung von ML-Modellen (ca. 1 Tag)
Speicherung und Bereitstellung trainierter Modelle
Entwicklung einfacher ML-Anwendungen
Schnittstellen und Plattformen für Machine-Learning-Modelle
Projektarbeit (ca. 4 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Kurs verfügst du über ein kompaktes, grundlegendes Wissen in der Programmierung mit Python. Du handhabst die Programmiersprache mit ihren Klassen, Bibliotheken und Funktionen sicher.
Zudem kannst du Daten für Machine-Learning-Anwendungen aufbereiten, geeignete Verfahren des überwachten und unüberwachten Lernens auswählen und Modelle trainieren, evaluieren und optimieren. Du kannst Modellergebnisse interpretieren und grundlegende Machine-Learning-Anwendungen umsetzen. Auch kennst du aktuelle Entwicklungen im Bereich Deep Learning und generativer KI.
Informatiker:innen, Fachinformatiker:innen, Programmierer:innen und Fachkräfte mit entsprechender Berufserfahrung.
Die Vielseitigkeit von Python macht Mitarbeiter:innen mit entsprechenden Kenntnissen in zahlreichen Branchen und Unternehmen attraktiv. Vor allem in der Webentwicklung, dem Machine Learning sowie der Datenanalyse werden Personen mit Programmierkenntnissen in Python gesucht.
Mit dem Zertifikat „PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" weist du deine neue Qualifikation aussagekräftig nach und verbesserst deine beruflichen Chancen.
Machine Learning wird branchenübergreifend eingesetzt, um große Datenmengen auszuwerten, Muster zu erkennen, Prozesse zu optimieren und Prognosen zu erstellen. Entsprechende Kenntnisse werden unter anderem in der IT, Industrie, Logistik, im Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Kenntnisse in Python sowie in der Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen eröffnen Einsatzmöglichkeiten in daten- und KI-orientierten Tätigkeitsfeldern.
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.
Die Lehrgänge bei alfatraining 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 deiner 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.