Teilqualifizierung Fachinformatiker:in für Daten und Prozessanalyse: Machine Learning zur Daten- und Prozessanalyse einsetzen (TQ5)

IT-Fachkräfte mit Kompetenzen in Daten- und Prozessanalyse sind in nahezu allen Branchen gefragt. Fachinformatiker:innen der Fachrichtung Daten- und Prozessanalyse werten Datenbestände aus, modellieren Prozesse und schaffen durch datengetriebene Entscheidungen einen direkten Mehrwert für Unternehmen. Ihr Ziel ist es, Strukturen und Abläufe transparent zu machen und durch den Einsatz moderner Analysetools und Methoden zu optimieren. Mit der zunehmenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Big Data steigt die Nachfrage nach Fachkräften, die Machine-Learning-Methoden gezielt anwenden können. Teilqualifikationen (TQ) sind Bausteine einer beruflichen Fortbildung mit 5–8 Modulen. MYTQ ermöglicht eine schrittweise Fähigkeitsentwicklung. Absolviert man alle MYTQ-Module, kann die Fortbildung durch eine externe Kammerprüfung abgeschlossen werden. Die TQ-Module umfassen Theorie und Praxis und sind je nach Wissensstand einzeln buchbar. Jede TQ dauert 4 bis 6 Monate. Die MYTQ Fachinformatiker:in – Fachrichtung Daten- und Prozessanalyse beinhaltet mehrere Module mit kombinierten Theorie- und Praxisphasen. Sie können die Module einzeln und flexibel buchen. Wir beraten Sie im Vorfeld bei der Auswahl und erstellen einen individuellen Qualifizierungsplan für Sie. Die TQs enthalten jeweils eine Theoriephase von drei Monaten sowie eine Praxisphase im Betrieb von einem Monat. In der TQ5 „Machine Learning zur Daten- und Prozessanalyse einsetzen“ erlernen Sie den grundlegenden Einsatz von Machine-Learning-Methoden. Dazu gehören die Auswahl und Anwendung geeigneter Algorithmen, die Aufbereitung von Daten für das Training und die Bewertung der Ergebnisse. Zudem erwerben Sie Kompetenzen in der praktischen Nutzung von Machine-Learning-Tools zur Lösung realer Aufgabenstellungen. Auszug aus den Lehrinhalten: *Grundlagen und Methoden des Machine Learning *Datenaufbereitung und Feature Engineering *Einsatz gängiger Tools und Bibliotheken für Machine Learning *Modelltraining, Validierung und Optimierung *Anwendung von ML-Verfahren zur Prozessanalyse *Prüfungsvorbereitung und Kompetenzfeststellung Betriebliche Einsatzfelder nach dem Absolvieren der TQ5 sind: Unternehmen der IT- und Datenanalyse-Branche *IT-Abteilungen mit Fokus auf Business Intelligence oder Data Science *Organisationen, die datengetriebene Prozessoptimierung betreiben