Zulassungsvoraussetzungen
Die Weiterbildung ist unabhängig vom Bildungsstand zugänglich. Es bestehen keine speziellen Zugangsvoraussetzungen. Die Teilnahme kann durch Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit gefördert werden. Es gibt Optionen zur Kostenübernahme durch den Arbeitgeber oder steuerliche Absetzbarkeit für Berufstätige.Details
Der Kurs „Machine Learning Engineer“ der IU Akademie bietet eine umfassende Weiterbildung im Bereich des maschinellen Lernens. Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende und Berufstätige, die ihre Kenntnisse in Data Science und Machine Learning erweitern möchten. Die Weiterbildung ist praxisorientiert gestaltet und ermöglicht es den Teilnehmern, datenwissenschaftliche Modelle zu entwickeln und anzuwenden.
Zu den vermittelten Inhalten gehören Data Science, Programmieren mit Python, Big-Data-Technologien, Software Engineering für Datenwissenschaften, weiterführende Mathematik und Statistik, Machine Learning und Deep Learning, Data Engineering und eine Projektarbeit im Bereich Data Engineering. Zusätzlich werden IT-Sicherheit und Datenschutz sowie ethische und rechtliche Aspekte behandelt. Eine Fallstudie rundet das Programm ab und ermöglicht es den Teilnehmern, ein eigenes datenwissenschaftliches Modell zu entwickeln.
Die Weiterbildung bietet flexible Lernmöglichkeiten ohne Präsenzzeiten und kann sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit absolviert werden. Zu den besonderen Leistungen gehören die Bereitstellung eines kostenlosen iPads, der Zugriff auf die Lernplattform IU Learn, die Nutzung des MS Office Pakets sowie der Zugang zu Bibliotheks- und LinkedIn Learning Ressourcen. Teilnehmer können die Weiterbildung bis zu 100% kostenfrei absolvieren, wenn sie einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters nutzen.
Mit dieser Weiterbildung eröffnen sich vielfältige Karrieremöglichkeiten. Absolventen können in verschiedenen Branchen wie Technologieunternehmen, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Automobilindustrie tätig werden. Alternativ bietet die Weiterbildung auch den Einstieg in die Forschung und Datenwissenschaft.
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