Dataanalytiker Bootcamp - Data Analyst - Et unikt uddannelses- og certificeringsprogram!

Dataanalytiker Bootcamp - Data Analyst 

Et unikt uddannelses- og certificeringsprogram!

Denne Data Analyst Bootcamp, i samarbejde med IBM, vil gøre dig til en ekspert i dataanalyse. I dette kursus lærer du de nyeste analyseværktøjer og -teknikker, hvordan man arbejder med SQL-databaser, sprogene R og Python, kunsten at skabe datavisualiseringer og hvordan man anvender statistik og prædiktiv analyse i en forretningsmiljø.

Vigtige funktioner

• Kurs og materiale er på engelsk
• 11 måneders live online bootcamp og e-læring (i dit eget tempo) kan gennemføres hurtigere!
• 1 års adgang til læringsplatform og optagelser fra undervisningen
• Eksklusive hackathons og live-interaktion med IBM-ledere
• Live masterclasses og Ask Me Anything-sessioner med IBM-eksperter
• 8 gange mere live-interaktion med live online-klasser af brancheeksperter
• Capstone og 20+ virkelige projekter baseret på datasæt fra forskellige brancher som bank, e-handel, teknologi og produktion
• Førsteklasses læseplan med integrerede laboratorier

Kursets indhold

• Business Analytics med Excel (Microsoft® Excel)
• SQL-uddannelse
• Grundlæggende programmering og dataanalyse med Python
• R-programmering til datavidenskab
• Dataanalyse med R
• Tableau-uddannelse
• Dataanalytiker Capstone
• PL-300 Certificeringsuddannelse til Microsoft Power BI
• Master Class for industrien – dataanalyse

Resultater af programmet

• Forstå vigtige statistiske begreber, herunder mål for central tendens, spredning, korrelation og regression.
• Mestre SQL-koncepter såsom Universal Query Tool og SQL-kommandoer
• Skriv dit første Python-program ved at implementere begreber som variabler, strenge, funktioner, sløjfer og betingelser.
• Forstå nuancerne i lister, sæt, ordbøger, betingelser og forgreninger, objekter og klasser i Python.
• Arbejde med data i Python, herunder at læse og skrive filer, indlæse, arbejde med og gemme data med Pandas.
• Lære at fortolke data i Python ved hjælp af flerdimensionelle matricer i NumPy, manipulere DataFrames i Pandas, bruge SciPy-biblioteket med matematiske rutiner og udføre maskinlæring med Scikit-Learn.
• Udfør dataanalyser ved hjælp af populære Python-biblioteker.
• Få indsigt i flere datavisualiseringsbiblioteker i Python, herunder Matplotlib, Seaborn og Folium.
• Få en dybdegående forståelse af grundlæggende R og lær at skrive dine egne R-scripts.
• Bliv ekspert i R-programmering og forstå, hvordan forskellige sætninger udføres i R.

Målgruppe

En karriere som dataanalytiker kræver en grundlæggende viden inden for statistik og matematik. Fremtidige fagfolk med enhver uddannelsesbaggrund og en analytisk tankegang er velegnede til at gennemføre Data Analyst Master's Program, herunder:

• IT-fagfolk
• Bank- og finansmedarbejdere
• Marketingchefer
• Netværkschefer inden for forsyningskæden
• Nybegyndere inden for datateknologi
• Studerende i UG/PG-programmer

Forudsætninger: En karriere som dataanalytiker kræver en grundlæggende viden inden for statistik og matematik. Fremtidige fagfolk med en analytisk tankegang og en hvilken som helst uddannelsesbaggrund er bedst egnet til at gennemføre Data Analyst Bootcamp.

Læringsforløb

Kurs 1 : Business Analytics med Excel

Business Analytics med Excel-uddannelsen vil styrke din analytiske karriere med nye, kraftfulde Microsoft® Excel-færdigheder. Denne uddannelseskursus i forretningsanalyse vil give dig de begreber og hårde færdigheder, der kræves for en stærk analytisk karriere. Du lærer de grundlæggende begreber inden for dataanalyse og statistik, hvilket bidrager til at fremme datadrevet beslutningstagning. Din nye viden om dette almindelige værktøj i kombination med officiel certificering i forretningsanalyse sikrer, at du får succes i din karriere.

Vigtige læringsmål

• Forstå betydningen af forretningsanalyse og dens betydning i branchen
• Forstå grundlæggende analytiske funktioner og betinget formatering i Excel
• Lære at analysere komplekse datasæt ved hjælp af pivottabeller og skæringsflader
• Løse stokastiske og deterministiske analytiske problemer ved hjælp af værktøjer som scenariehåndtering, solver og målopsætning
• Anvende statistiske værktøjer og koncepter som glidende gennemsnit, hypotesetest, ANOVA og regression på datasæt ved hjælp af Excel
• Præsentere dine resultater ved hjælp af diagrammer og instrumentpaneler
• Få en introduktion til de nyeste analyse- og visualiseringsværktøjer fra Microsoft, f.eks. Power BI

Kursets pensum

• Lektion 1 – Introduktion til Business Analytics
• Lektion 2 – Betinget formatering og vigtige funktioner
• Lektion 3 – Analyser data med pivottabeller
• Lektion 4 – Dashboarding
• Lektion 5 – Virksomhedsanalyse med Excel
• Lektion 6 – Dataanalyse ved hjælp af statistik
• Lektion 7 – Power BI

Kurs 2 : SQL-uddannelse

Denne kursus giver dig den information, du har brug for til at komme godt i gang med SQL-databaser og bruge databasen i dine applikationer. Lær begreberne grundlæggende SQL-sætninger, betingede sætninger, kommandoer, sammenføjninger, underforespørgsler og forskellige funktioner til at håndtere din SQL-database for skalerbar vækst.

Vigtige læringsmål

• Forstå databaser og relationer
• Bruge almindelige spørgetværktøjer og arbejde med SQL-kommandoer
• Forstå transaktioner, oprette tabeller og visninger
• Forstå og udføre gemte procedurer

Kursets pensum

• Lektion 1 - Grundlæggende SQL-sætninger
• Lektion 2 - Gendannelse og sikkerhedskopiering
• Lektion 3 - Kommandoer til udvælgelse: Filtrering
• Lektion 4 - Kommandoer til udvælgelse: Sortering
• Lektion 5 - Alias
• Lektion 6 - Kommandoer til aggregering
• Lektion 7 - Grupperingskommandoer
• Lektion 8 - Betingede udsagn
• Lektion 9 - Sammenføjninger
• Lektion 10 - Underforespørgsler
• Lektion 11 - Visninger og indekser
• Lektion 12 - Strengfunktioner
• Lektion 13 - Matematiske funktioner
• Lektion 14 - Dato- og tidsfunktioner
• Lektion 15 - Mønstermatchning (strenge)
• Lektion 16 - Funktioner til kontrol af brugeradgang

Kurs 3 : Grundlæggende programmering og dataanalyse med Python

Lær, hvordan du analyserer data i Python ved hjælp af flerdimensionelle matricer i NumPy, manipulerer DataFrames i Pandas, bruger SciPy-biblioteket med matematiske rutiner og udfører maskinlæring med sci-kit-learn. Dette kursus tager dig fra grundlæggende Python til de mange forskellige datatyper. Du lærer at forberede data til analyse, udføre enkle statistiske analyser, skabe meningsfulde datavisualiseringer, forudsige fremtidige tendenser ud fra data og meget mere.

Vigtige læringsmål

• Importere datasæt
• Rense og forberede data til analyse
• Manipulere Pandas DataFrame
• Opsummere data
• Bygge maskinlæringsmodeller ved hjælp af sci-kit-learn
• Bygge datapipelines

Kursets pensum

• Lektion 1 - Kursintroduktion
• Lektion 2 - Installation af Python-miljø og grundlæggende
• Lektion 3 - Grundlæggende programmering i Python
• Lektion 4 - Oversigt over dataanalyse
• Lektion 5 - Statistiske beregninger
• Lektion 6 - Matematiske beregninger ved hjælp af NumPy
• Lektion 7 - Datamanipulation med Pandas
• Lektion 8 - Datavisualisering med Python
• Lektion 9 - Introduktion til modelopbygning

Kurs 4 : R-programmering til datavidenskab

Få indsigt i programmeringssproget R med denne introduktionskursus. R-programmering er et vigtigt programmeringssprog til dataanalyse og er en grundlæggende nøgle til at blive en succesfuld Data Science-professionel. I dette kursus lærer du at skrive R-kode, lære om datastrukturer i R og oprette dine egne funktioner. Når du har gennemført dette kursus, vil du være fuldt ud i stand til at begynde din første dataanalyse.

Vigtige læringsmål

• Lær om vigtige matematiske begreber, variabler, strenge, vektorer, faktorer og vektoroperationer
• Få grundlæggende viden om arrays og matricer, lister og dataframes
• Få en forståelse for betingelser og sløjfer, funktioner i R, objekter, klasser og fejlfinding
• Lær at læse tekst-, CSV- og Excel-filer korrekt, og hvordan man skriver og gemmer dataobjekter i R til en fil
• Forstå og arbejde med strenge og datoer i R

Emner, der dækkes

• Lektion 01 - Grundlæggende i R
• Lektion 02 - Datastrukturer i R
• Lektion 03 - Grundlæggende programmering i R
• Lektion 04 - Arbejde med data i R
• Lektion 05 - Stempler og datoer i R

Kurs 5 : Dataanalyse med R

Det næste skridt på vejen til at blive datavidenskabsmand er at lære R – den mest efterspurgte open source-teknologi. R er et kraftfuldt sprog til datavidenskab og analyse, som har en stejl indlæringskurve og et meget livligt fællesskab. Derfor er det hurtigt ved at blive den foretrukne teknologi for organisationer, der bruger analysens styrke til at opnå konkurrencemæssige fordele.

Vigtige læringsmål

• Få en grundlæggende forståelse af forretningsanalyse
• Installere R, R-studio og arbejdsområdet og lære mere om de forskellige R-pakker
• Mestre R-programmering og forstå, hvordan forskellige udsagn udføres i R
• Få en dybdegående forståelse af datastrukturer, der bruges i R, og lære, hvordan du importerer/eksporterer data i R
• Definer, forstå og bruge de forskellige anvendelsesfunktioner og DPLYR-funktionerne
• Forstå og bruge de forskellige grafikker i R til datavisualisering
• Få en grundlæggende forståelse for forskellige statistiske begreber
• Forstå og bruge hypotesetestningsmetoder til at træffe forretningsbeslutninger
• Forstå og bruge lineære og ikke-lineære regressionsmodeller og klassificeringsteknikker til dataanalyse
• Lære og anvende forskellige associeringsregler og Apriori-algoritmen
• Lære og anvende klyngemetoder, herunder K-Means, DBSCAN og hierarkisk klyngedannelse

Kursets pensum

• Lektion 01 - Introduktion til dataanalyse
• Lektion 02 - Introduktion til R-programmering
• Lektion 03 - Grundlæggende programmering i R
• Lektion 04 - Databehandling ved hjælp af R
• Lektion 05 - Visualisering af data i R
• Lektion 06 - Testning af hypoteser
• Lektion 07 - Introduktion til maskinlæring
• Lektion 08 - Klassificering
• Lektion 09 - Klyngedannelse
• Lektion 10 - Associeringsmining

Kurs 6 : Tableau-uddannelse

Denne Tableau-kursus hjælper dig med at forstå, hvordan du opbygger visualiseringer, organiserer data og designer diagrammer og instrumentpaneler for at træffe mere meningsfulde forretningsbeslutninger. Du lærer begreberne datavisualisering, forskellige kombinationsdiagrammer og fortællinger, arbejder med filtre, parametre og sæt og opbygger interaktive instrumentpaneler.

Vigtige læringsmål

• Bliv ekspert i visualiseringsteknikker som varmekort, trækort, vandfald, Pareto
• Forstå metadata og dens anvendelse
• Arbejd med filtre, parametre og sæt
• Mestre specielle felttyper og Tableau-genererede felter samt processen til at oprette og bruge parametre
• Lær at oprette diagrammer, interaktive instrumentpaneler og historiegrænseflader samt at dele dit arbejde Bliv ekspert i begreberne datablanding, oprettelse af dataudtræk samt organisering og formatering af data
• Bliv ekspert i aritmetiske, logiske, tabel- og LOD-beregninger

Kursets pensum

• Lektion 01 - Kom godt i gang med Tableau
• Lektion 02 – Centrale emner i Tableau
• Lektion 03 – Opret diagrammer i Tableau
• Lektion 04 – Arbejd med metadata
• Lektion 05 – Filtre i Tableau
• Lektion 06 – Anvend analyser på regnearket
• Lektion 07 – Instrumentpanel i Tableau
• Lektion 08 – Ændringer af datakoblinger
• Lektion 09 - Introduktion til detaljeringsniveau i Tableau (LODS)

Kurs 7 : Dataanalytiker Capstone, afsluttende projekt

Dette Data Analyst Capstone-projekt giver dig mulighed for at implementere de færdigheder, du har lært gennem hele dette program. Gennem dedikerede mentorsessioner lærer du, hvordan du løser et reelt, brancheorienteret datavidenskabeligt problem, fra databehandling og modelopbygning til rapportering af dine forretningsresultater og indsigter. Dette projekt er det sidste trin i læringsforløbet og giver dig mulighed for at vise din ekspertise inden for dataanalyse over for fremtidige arbejdsgivere.

Ekstra kurser

1. PL-300 Certificeringstræning til Microsoft Power BI
2. Master Class for industrien – dataanalyse

1: PL-300 Certificeringstræning til Microsoft Power BI

Microsoft Power BI er et sæt værktøjer, der bruges til at analysere data og udtrække forretningsindsigt ved at opbygge interaktive instrumentpaneler. Denne Power BI-uddannelseskursus hjælper dig med at få mest muligt ud af Power BI, så du kan løse forretningsproblemer og forbedre virksomheden. Denne Power BI-kursus hjælper dig med at mestre udviklingen af instrumentpaneler fra offentliggjorte rapporter, opdage større indsigter fra dine data med Quick Insights og lære praktiske opskrifter på de forskellige opgaver, du kan udføre med Microsoft Power BI – fra at indsamle data til at analysere dem. Kurset indeholder også nogle praktiske opskrifter til fejlfinding af forskellige problemer i Power BI.

Vigtige læringsmål

• Opret instrumentpaneler fra offentliggjorte rapporter
• Generer hurtigt visuelle billeder og instrumentpaneler med Quick Insights
• Brug naturligt sprog i Q&A-funktionen til at generere visualiseringer til handlingsorienteret indsigt
• Opret og administrer dataadvarsler
• Få bedste praksis for rapportlayout og datavisualisering
• Forstå, hvilke diagrammer/grafer der skal bruges afhængigt af det spørgsmål, der skal besvares, eller den historie, der skal fortælles
• Brug former til at designe, fremhæve og fortælle en historie
• Se, hvordan du integrerer tilpassede visualiseringer i dine rapporter og instrumentpaneler
• Del rapporter og instrumentpaneler, herunder fordele og ulemper ved hver enkelt
• Gennemfør et Power BI-dataanalyse-/visuelt projekt fra start til slut
• Forbedr teamsamarbejdet med Microsoft Teams
• Lær, hvordan du henter og forbereder dine data til analyse og visualisering
• Lær, hvordan du opretter relationer mellem tabeller i din datamodel
• Opret beregnede kolonner og målinger ved hjælp af DAX-sproget

Kursets pensum

• Lektion 01 - Bliv klar som en supernørd
• Lektion 02 - Udvikl dine evner som datanørd
• Lektion 3 - Generer rapporter og instrumentpaneler
• Lektion 4 - Tips og tricks

2: Industriens mesterklasse - Dataanalyse (IBM)

Deltag i denne interaktive online-mesterklasse for at få indsigt i banebrydende fremskridt og teknikker inden for dataanalyse.

Praktiske projekter til at anvende alt det, du har lært:

Projekt 1: Anbefalinger til app-vurderinger

Google Play Store-teamet lancerer en ny funktion, der øger synligheden for visse lovende apps. Dette boost vil komme til udtryk på flere måder, herunder højere prioritet i anbefalingssektionen. Opret en model til at forudsige appens rating, samtidig med at du giver andre oplysninger om appen.

Projekt 2: Klager fra kunder til Comcast Telecom

Comcast er et amerikansk globalt telekommunikationsselskab. Virksomheden har ydet en dårlig kundeservice og fortsætter med at svigte trods gentagne løfter om forbedringer. Brug den eksisterende database med kundeklager som et arkiv til at forbedre kundetilfredsheden.

Projekt 3: Instrumentpanel til e-handel

En e-handelsvirksomhed ønsker at designe et salgspanel til analyse af salget baseret på forskellige produktkategorier. Virksomheden ønsker at gøre det lettere for brugerne at vælge de produkter, de leder efter, og dermed generere mere salg. Hjælp brugerne med at vælge og gennemgå oplysninger om de produkter, de overvejer.

Projekt 4: Sammenlignende undersøgelse af lande

Opret et instrumentpanel til at lave en sammenlignende undersøgelse af forskellige lande baseret på forskellige parametre ved hjælp af datasættet for eksempelforsikringer og datasættet for verdensudviklingsindikatorer.

Projekt 5: Analyse af salgsresultater

Opret et kontrolpanel, der viser månedlige salgsresultater pr. produktsegment og produktkategori for at hjælpe kunderne med at identificere de segmenter og kategorier, der har opfyldt, overgået eller ikke nået deres salgsmål.

Projekt 6: Analyse af en salgsrapport fra en tøjbutik

En butik med eksklusivt modetøj ønsker at udvide sit produktsortiment. De ønsker at forstå markedet og finde de aktuelle trends i branchen. Automatisere anbefalingerne for produkternes egenskaber, forudsige salgstendenser, forstå salgsfaktorer og regulere produktklassificeringsproceduren med de givne datasæt.

Projekt 7: Optagelse på universitet

Hvert år sender internationale studerende tusindvis af ansøgninger om optagelse på universiteter i USA. Det er en tilbagevendende opgave for det amerikanske undervisningsministerium at finde ud af det samlede antal indsendte ansøgninger og derefter sammenligne disse oplysninger med det samlede antal godkendte ansøgninger og behandlede visa. For at gøre hele processen enkel ønsker U.S. Department of Education analysere de faktorer, der påvirker optagelsen af en studerende på et college.

Projekt 8: Identificere og anbefale de bedste restauranter

En restaurantkonsoliderer ønsker at forny sin B2C-portal ved hjælp af intelligent automatiseringsteknologi. Dette kræver, at der oprettes to forskellige matricer til at identificere »stjernede« restauranter og generere anbefalinger. For at skabe en effektiv model er det vigtigt at forstå adfærden hos de forbrugere, der genererer data. Du skal oprette rapporter om de højest rangerede restauranter, generere anbefalinger ved at inspicere data og bruge eksplorativ dataanalyse samt dele dine resultater med alle interessenter via intuitive instrumentpaneler.

Projekt 9: Forudsigelse af låntagere, der ikke overholder deres forpligtelser

Finansinstitutter lider betydelige tab på grund af manglende betalinger på billån. Dette har ført til, at kreditvurderingen af billån er blevet strammet, og at andelen af afviste lån er steget. Behovet for en bedre scoringsmodel for kreditrisiko blandt disse institutioner er åbenlyst. Dette motiverer en undersøgelse for at estimere de afgørende faktorer for manglende betalinger på billån. Bestem og undersøg faktorer, der påvirker andelen af betalingsmisligholdelser på billån. Brug også resultaterne til at skabe en model til at forudsige potentielle misligholdelser af aftaler.

Projekt 10: Undersøgelse af faktorer, der forårsager hjerteanfald

Hjerte- og karsygdomme er en af de hyppigste dødsårsager i verden. Det er afgørende at identificere årsagerne og udvikle et system til effektivt at forudsige potentielle hjerteanfald. De præsenterede data indeholder alle oplysninger om relevante faktorer, der kan have indflydelse på hjerte-kar-sundheden. Oplysningerne skal studeres i detaljer med henblik på yderligere analyse. Fastlæg og undersøg de faktorer, der spiller en vigtig rolle for at øge antallet af hjerteanfald. Brug også resultaterne til at skabe og forudsige en model.

SPØRGSMÅL OG SVAR

Hvad er dataanalyse?

Dataanalyse er en proces, hvor man inspicerer, renser, omdanner og modellerer data for at finde brugbar information, der hjælper virksomheder med at træffe de rigtige beslutninger. Dataanalyse udføres ved hjælp af forskellige metoder, f.eks. kvalitative og kvantitative metoder ved hjælp af analytiske eller statistiske værktøjer. De hjælper med at udtrække nyttig information fra data og oversætte dem til indsigt. AVC's kursus i dataanalyse dækker alle disse aspekter og giver dig en omfattende forståelse af feltet, herunder dets praktiske anvendelser.

Hvad laver en dataanalytiker?

Dataanalytikere spiller en unik rolle blandt de bedste datacentrerede job, der findes i dag. En dataanalytiker arbejder typisk med dataudvinding, indsamling og fortolkning af data, analyse af dataudfald og brug af statistiske værktøjer til at nå frem til indsigter, der er afgørende for en velinformeret forretningsbeslutning. En certificeret dataanalytikers hovedansvarsområder omfatter at rense og organisere data, udføre komplekse beregninger og sikre dataintegritet hele tiden. De analyserer data og oversætter dem til konkrete indsigter, der kan anvendes på forskellige forretningsmæssige anvendelsestilfælde, herunder forbedring af operationel effektivitet, forretningsresultater og meget mere.

Hvorfor tilmelde sig AVC Data Analyst Bootcamp?

Organisationer genererer og er afhængige af ekstremt store mængder data til beslutningstagning og strategisering. Der er en stigende efterspørgsel efter fagfolk, der kan forstå disse data og hjælpe virksomheder med at træffe sunde beslutninger, og det er her, dataanalyse kommer ind i billedet.

AVC's Data Analyst-kurs underviser i efterspurgte færdigheder inden for dataindsamling, analyse og visualisering, tre kritiske og meget efterspurgte jobområder i dag. Kurset giver praktisk erfaring med værktøjer som Excel, SQL, Python og Tableau, som hjælper dig med at fortolke komplekse datasæt og generere handlingsorienterede indsigter.

Det strukturerede pensum, der tilbydes i denne Data Analyst-kurs, forbedrer problemløsningsevnen og det analytiske tankegang, hvilket giver dig de færdigheder, der er nødvendige for at tackle virkelige forretningsudfordringer med det samme. At gennemføre en Data Analyst-kurs kan hjælpe dig med at udnytte den stigende efterspørgsel efter dygtige datafolk i forskellige brancher.

Hvad er værdien af et Bootcamp-certifikat?

AVC's Bootcamp hjælper dig med at mestre efterspurgte færdigheder i et hurtigere tempo og øge din salgbarhed. Uanset dine karrieremål, uanset om du er en nyansat medarbejder eller leder efter muligheder for kompetenceudvikling for at skifte karriere, vil AVC's Bootcamp hjælpe med at fremskynde disse mål. Disse certifikater er meget efterspurgte.

Bemærk: Vi er ikke et universitet og udsteder ikke universitetsuddannelser. Dette Bootcamp betyder, at du har gennemgået hele programmet og fået al den væsentlige viden om emnet og dermed fuldt ud mestrer emnet. Hver kursus/del af programmet resulterer også i et certifikat.

Hvilken viden og erfaring kræves for at deltage i Bootcamp?

Der kræves generelt ingen tidligere erfaring for at deltage i programmet. Uddannelsen starter på introduktionsniveau og fortsætter (trin for trin) til ekspertniveau. Det er dog altid en fordel, hvis du har grundlæggende viden eller erfaring inden for emnet. Læs mere om detaljerne for din specifikke kursus.

Dette program er selvstudium, så du kan lære i dit eget tempo. Du starter med et praktisk e-læringsmodul, efterfulgt af en række onlinekurser, der er skræddersyet til dine behov, hvor du har frihed til at vælge de datoer og tidspunkter, der passer bedst til din kalender – og hvis du går glip af en session, kan du nemt ombooke den. Hver session optages, så du kan gennemgå materialet så mange gange som nødvendigt.

Ved afslutningen af programmet vil du have opnået omfattende viden og være i stand til at demonstrere og anvende den i en række forskellige praktiske opgaver og projekter.

Hvor lang tid tager det at gennemføre Bootcamp?

Det er meget individuelt. Nogle gennemgår programmet ret hurtigt, andre har brug for mere tid. Du har adgang til programmet og e-læring i et år. Hvis du bruger 5-10 timer om ugen på programmet, vil det tage dig ca. 11 måneder at gennemføre programmet. Bemærk: Nogle andre programmer tager længere tid. Dette er et skøn.

Hvordan er Bootcamp opbygget?

Størstedelen af programmerne er baseret på fjernundervisning. De fleste af dem inkluderer intensive online bootcamps med e-læring, som du kan gennemføre i dit eget tempo. Disse læringsforløb består af forskellige kurser og emner, der er relateret til specifikke færdigheder for en rolle eller et job. Der er også online-undervisning via vores avancerede system til professionel fjernundervisning. Der er en række forskellige tidspunkter at vælge imellem, og vi optager altid sessionerne, så du kan lytte til dem, hvis du går glip af noget eller ønsker at gennemgå informationen. Der er altid nogen til stede, der kan hjælpe og støtte dig, hvis du har spørgsmål til de færdigheder, du lærer.

Hvornår kan jeg deltage i Bootcamps livekurser?

Tidspunktet for kurserne varierer fra gruppe til gruppe. Du får adgang til et instrumentpanel med flere tidsvinduer for hver session eller emne, så du kan vælge det, der passer dig bedst. Sessioner kan planlægges på hverdags eftermiddage, weekendmorgener eller aftener, afhængigt af deltagernes interesse og undervisernes tilgængelighed. Hvis du går glip af en session, kan du altid indhente det forsømte ved at se optagelserne, så du aldrig går glip af noget indhold.

Hvornår kan jeg låse mit Bootcamp-certifikat op?

Når du har gennemført mindst 85 % af kursusmaterialet, kan dit certifikat låses op. Dette gælder for alle Bootcamp-programmer. Et af kriterierne for at få Bootcamp-certifikatet er at deltage i livekurserne. Der kan dog gøres undtagelser, hvis du ikke har mulighed for at deltage live, men du skal stadig se optagelserne. Find ud af mere om din specifikke kursus eller send os en e-mail for mere information.