-
Derece türü: "Scrum.org'dan Profesyonel Scrum Ürün Sahibi (PSPO I)" Sertifikası
Veri Analitiği" sertifikası
Makine Öğrenimi" sertifikası -
Final Sınavı: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Scrum.org-Zertifizierung PSPO I - Professional Scrum Product Owner (in englischer Sprache) -
Ders saatleri: Tam zamanlıPazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
-
Eğitim dili: Alman
-
Süre: 12 Haftalar
Scrum ile çevik proje yönetimi: Ürün Sahibi
Scrum temelleri (yaklaşık 2 gün)
Scrum'ın Tanımı
Ampirik süreç kontrolü
Şeffaflık
İnceleme
Adaptasyon
Scrum Ekibi (yaklaşık 1 gün)
Ürün Sahibi
Geliştirici
Scrum Ustası
Sonuçlar için sorumluluklar
Scrum etkinlikleri (yaklaşık 4 gün)
Zaman Kutusu
Sprint
Bitti
Sprint Planlama
Günlük Scrum
Geliştirme Çalışmaları
Sprint İncelemesi
Sprint Retrospektifi
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
Eserler (yaklaşık 3 gün)
Şeffaflık ve doğrulanabilirlik
Ürün birikimi
Sprint backlog
Artış
Done'un Tanımı
Scrum Ürün Sahibi (yaklaşık 3 gün)
Scrum Ürün Sahibinin Görevleri
Gereksinimlerin belirlenmesi ve analizi
Önceliklendirme ve değer maksimizasyonu
Ürün birikiminin revizyonu
Product Backlog Yönetimi (yaklaşık 2 gün)
Girişleri formüle edin
Girişleri sıralama
Hedefleri ve misyonları tanınabilir kılmak
Geliştirme ekibinin çalışmalarını optimize edin
Birikmiş işlerin şeffaf tutulması
Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve İngilizce Scrum.org Professional Scrum Product Owner sertifikası (PSPO I) (yaklaşık 5 gün)
Veri analitiği
Veri analizine giriş (yaklaşık 1 gün)
CRISP-DM referans modeli
Veri analitiği iş akışları
Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenmenin tanımı
Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve veri analistleri şirketindeki gereksinimler ve rol
Python temellerinin gözden geçirilmesi (yaklaşık 1 gün)
veri türleri
Fonksiyonlar
Veri analizi (yaklaşık 3 gün)
Veri analitiği bağlamında merkezi Python modülleri (NumPy, Pandas)
Veri hazırlama süreci
Python'da veri madenciliği algoritmaları
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
Veri görselleştirme (yaklaşık 3 gün)
Keşifsel veri analizi
içgörüler
Veri kalitesi
Fayda analizi
Python ile Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Veri hikayesi anlatımı
Veri yönetimi (yaklaşık 2 gün)
Büyük veri mimarileri
SQL ile ilişkisel veritabanları
SQL ve NoSQL veritabanlarının karşılaştırılması
İş Zekası
Veri analizi bağlamında veri koruma
Büyük veri bağlamında veri analizi (yaklaşık 1 gün)
MapReduce yaklaşımı
Kıvılcım
NoSQL
Gösterge Tabloları (yaklaşık 3 gün)
Kütüphane: Dash
Gösterge tablolarının yapısı - Gösterge bileşenleri
Gösterge tablolarını özelleştirme
Geri aramalar
Metin Madenciliği (yaklaşık 1 gün)
Veri ön işleme
Görselleştirme
Kütüphane: SpaCy
Proje çalışması (yaklaşık 5 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimine Giriş (yaklaşık 5 gün)
Neden makine öğrenimi?
Uygulama örnekleri
Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, kısmi denetimli öğrenme, pekiştirmeli öğrenme
Veri seti örnekleri
Verileri tanıma
Eğitim, doğrulama ve test verileri
Veri görüntüleme
Tahminlerde bulunmak
Gözetimli öğrenme (yaklaşık 5 gün)
Sınıflandırma ve regresyon
Genelleme, aşırı uyum ve yetersiz uyum
Veri setinin boyutu
Denetimli öğrenme için algoritmalar
Doğrusal modeller
Bayes sınıflandırıcıları
Karar ağaçları
Rastgele Orman
Gradyan Güçlendirme
k-en yakın komşular
Destek Vektör Makineleri
Koşullu Rastgele Alan
Sinir Ağları ve Derin Öğrenme
Olasılıklar
Denetimsiz öğrenme (yaklaşık 5 gün)
Denetimsiz öğrenme türleri
Ön işleme ve ölçeklendirme
Veri dönüşümleri
Eğitim ve test verilerinin ölçeklendirilmesi
Boyut küçültme
Özellik mühendisliği
Manifold öğrenme
Temel bileşen ayrıştırması (PCA)
Negatif olmayan matris faktörizasyonu (NMF)
t-SNE ile Manifold öğrenme
Küme analizi
k-Means kümeleme
Aglomeratif kümeleme
Hiyerarşik küme analizi
DBSCAN
Küme algoritmaları
Değerlendirme ve iyileştirme (yaklaşık 2 gün)
Model seçimi ve model değerlendirmesi
Bir tahmin edicinin hiperparametrelerinin ayarlanması
Çapraz Doğrulama
Izgara arama
Değerlendirme metrikleri
Sınıflandırma
Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.
Bu eğitimden sonra Scrum çerçevesine hakim olacak ve ürün sahibi olarak ürün geliştirmeyi yönetebileceksiniz. Scrum artefaktlarına aşina olacak ve backlog yönetimini devralabileceksiniz.
Ayrıca verileri analiz edebilir, görselleştirebilir ve yönetebilirsiniz. Ayrıca gösterge tablolarının ve metin madenciliğinin kullanımını da anlayabilirsiniz.
Ayrıca makine öğrenimi hakkında da bilgi sahibisiniz. Makine öğrenimini kullanmanın en önemli nedenlerini, uygulama alanlarını ve makine öğreniminin çeşitli kategorilerini ve kavramlarını biliyorsunuz. Bilginizi değerlendirme ve iyileştirme becerileriyle tamamlayacaksınız.
Bilgisayar bilimleri, matematik, elektrik mühendisliği ve (işletme) mühendisliği diplomasına sahip kişiler
Scrum ile, özellikle çevik yazılım geliştirme için kullanılan, ancak artık diğer birçok uzmanlık alanında da kullanılan bir proje ve ürün yönetimi süreç modelini öğreneceksiniz. Ölçeklenebilir bir proje yönetimi ve geliştirme yöntemi olarak, birkaç yüz ekip üyesine sahip çok sayıda büyük ölçekli projede başarıyla kullanılmaktadır. Scrum.org'un resmi sertifikası, Scrum Ürün Sahibi olarak niteliklerinizin uluslararası kabul görmüş kanıtını sağlar.
Makine öğrenimi çok sayıda uygulama alanında kullanılmaktadır: internet için uygun spam filtrelerinin bağımsız olarak geliştirilmesi, tedarik zinciri yönetiminde stok seviyelerinin kesin tahminlerinin oluşturulması veya pazarlamada bireysel müşteriler veya müşteri segmentleri için satın alma tahminlerinin geliştirilmesi. Makine öğrenimi alanında kalifiye olan çalışanlar tüm sektörlerde görevlendirilebilir ve bu nedenle işgücü piyasasında yüksek talep görmektedir.
Şirketler ayrıca iş süreçlerini analiz etmek ve hedeflerini belirlemek için giderek artan hacimlerde veriyi yönetmek ve yapılandırmak zorunda olduğundan, veri analizi becerileri tüm sektörlerde talep görmektedir.
Didaktik kavram
Eğitmenleriniz hem profesyonel hem de didaktik açıdan son derece kalifiyedir ve size ilk günden son güne kadar ders verecektir (kendi kendine çalışma sistemi yoktur).
Etkili küçük gruplar halinde öğreneceksiniz. Kurslar genellikle 6 ila 25 katılımcıdan oluşmaktadır. Genel dersler, tüm kurs modüllerinde çok sayıda pratik alıştırma ile desteklenmektedir. Uygulama aşaması kursun önemli bir parçasıdır, çünkü bu süre zarfında öğrendiklerinizi işler ve uygulamada güven ve rutin kazanırsınız. Kursun son bölümü bir proje, bir vaka çalışması veya bir final sınavını içerir.
Sanal sınıf alfaview®
BildungszentrumDersler, modern alfaview® video teknolojisi kullanılarak kendi evinizin rahatlığında ya da 'deki tesislerimizde gerçekleştirilir. Tüm kursiyerler alfaview® aracılığıyla birbirlerini yüz yüze görebilir, birbirleriyle dudak senkronize ses kalitesinde iletişim kurabilir ve ortak projeler üzerinde çalışabilir. Elbette, bağlı eğitmenlerinizi de istediğiniz zaman canlı olarak görebilir ve onlarla konuşabilirsiniz ve kursun tüm süresi boyunca eğitmenleriniz tarafından gerçek zamanlı olarak eğitileceksiniz. Dersler e-öğrenme değil, video teknolojisi aracılığıyla gerçek canlı yüz yüze öğretimdir.
alfatraining Agentur für Arbeit Eğitim kursları, AZAV onay yönetmeliğine uygun olarak sübvanse edilmekte ve sertifikalandırılmaktadır. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinKurs başvurusunda bulunduğunuzda, kurs masraflarının tamamı genellikle finansman kuruluşunuz tarafından karşılanır.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung (ESF), (DRV) veya bölgesel finansman programları aracılığıyla da finansman mümkündür. Berufsförderungsdienst Düzenli bir asker olarak, (BFD) aracılığıyla daha fazla eğitim kursuna katılmak mümkündür. Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Şirketler de çalışanlarını (BFD) tarafından sağlanan bir finansman programı aracılığıyla kalifiye hale getirebilirler.