Gemeinsam mit Fraunhofer Academy EIT Digital startet neue Data-Scientist-Kurse

Mit „Data Scientist for Smart Energy Systems“ und „Data Scientist for Smart Buildings“ bietet das EIT Digital im Herbst zwei neue englischsprachige Kurse für die Energiewirtschaft an.

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Confluent Germany GmbH

Die beiden Schulungen wurden gemeinsam mit der Fraunhofer Academy entwickelt. Experten der Fraunhofer-Allianz Big Data zeigen dabei auf, wie Big Data für die intelligente Steuerung von Stromnetzen und das Energiemanagement in Gebäuden genutzt werden kann.

Steuerung mit Smart Data

Im Seminar „Data Scientist for Smart Energy Systems“ erhalten die Teilnehmer einen Überblick über die aktuelle Smart-Energy-Landschaft sowie Ansätze zur Prognose, Datenerfassung und Auswertung, beispielsweise über Machine-Learning-Techniken. Zudem werden Kenntnisse zu verschiedenen Datenverarbeitungstools vermittelt und gezeigt, wie diese für die Nutzung von Big Data im Energiemanagement verwendet werden können. Zielgruppe sind Fachleute und IKT-Experten aus der Energiewirtschaft, die bereits über Wissen im IT-Bereich verfügen und grundlegende Python-Kenntnisse haben. Das Seminar findet von 26. bis 28. Oktober am Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) in Kaiserlautern statt und wird um zwei Online-Learning-Tage ergänzt.

Intelligentes Energiemanagement

Um intelligentes Energiemanagement für Gebäude dreht sich der Kurs „Data Scientist for Smart Buildings“. Es richtet sich an Fachleute, die sich mit der Optimierung der Energieverwaltung in Gebäuden, Rechenzentren oder Produktionsanlagen befassen. An drei Präsenztagen am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und wissenschaftliches Rechnen (SCAI) und zwei Online-Learning-Tagen erfahren die Teilnehmer, wie sie Big Data für ein intelligentes Energiemanagement nutzen können. Auf dem Lehrplan steht unter anderem, welche Fragestellungen bei Monitoring, Analyse, Simulation und Optimierung auftreten und mit welchen Methoden und Werkzeugen dabei gearbeitet wird. Praktische Beispiele vermitteln, wie Daten und Modelle visualisiert sowie Ergebnisse kommuniziert und qualifiziert bewertet werden. Das Seminar findet von 27. bis 29. Oktober statt.

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