Advanced Python for Machine Learning — TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

Der Kurs Advanced Python for Machine Learning richtet sich an Entwickler und Datenexperten, die Python bereits grundlegend beherrschen und ihre Kenntnisse gezielt für den produktiven Einsatz in Machine-Learning-Projekten vertiefen möchten. Im Mittelpunkt stehen fortgeschrittene Python-Konzepte, effiziente Datenverarbeitung mit NumPy und Pandas sowie die praktische Arbeit mit den wichtigsten ML-Bibliotheken: scikit-learn, TensorFlow und PyTorch. Daneben werden moderne Methoden des Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, der Modellbewertung sowie Techniken zur Parallelisierung und Performance-Steigerung behandelt. Ziel ist es, komplexe ML-Pipelines von der Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung selbstständig umzusetzen.

Fortgeschrittene Python-Grundlagen für ML — Bevor ML-Bibliotheken zum Einsatz kommen, legt dieser Block das programmiertechnische Fundament. Teilnehmende lernen, Python-Code zu schreiben, der nicht nur funktioniert, sondern auch in produktiven ML-Systemen performant und wartbar ist.

• Generatoren und Iteratoren für speichereffiziente Datenverarbeitung
• Dekoratoren und Kontextmanager für Pipeline-Steuerung und Logging
• Typisierung mit type hints und mypy für robuste ML-Code-Basen
• Profiling-Tools: cProfile, line_profiler und memory_profiler
• Parallelisierung mit joblib, concurrent.futures und multiprocessing
• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit: virtual environments, requirements.txt, conda

Datenverarbeitung mit NumPy und Pandas — Saubere, korrekt transformierte Daten sind die Voraussetzung für leistungsfähige ML-Modelle. Dieser Abschnitt behandelt alle wesentlichen Techniken der Datenvorbereitung und -manipulation.

• NumPy: Broadcasting, Vektorisierung und strukturierte Arrays für hochdimensionale Daten
• Pandas: Daten einlesen, bereinigen, transformieren und aggregieren
• Zeitreihendaten: Resampling, Rolling Windows und Lag-Features
• Fehlende Werte behandeln: Imputation, Indikatormerkmale und missingness patterns
• Kategorische Daten encodieren: One-Hot, Ordinal, Target Encoding
• Merging, Pivoting und Reshape für komplexe Datenbankstrukturen

Machine Learning mit scikit-learn — scikit-learn bildet das Rückgrat vieler professioneller ML-Pipelines in Python. Teilnehmende lernen, die Bibliothek nicht nur für einzelne Modelle, sondern für vollständige, reproduzierbare Pipelines zu nutzen.

• Pipeline-API: ColumnTransformer, FunctionTransformer und benutzerdefinierte Transformer
• Ensemble-Methoden: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost und LightGBM
• Dimensionsreduktion: PCA, t-SNE und Feature Selection mit SelectFromModel
• Hyperparameter-Tuning: GridSearchCV, RandomizedSearchCV und Optuna
• Modell-Evaluierung: Stratified K-Fold, Lernkurven und Threshold-Optimierung
• Serialisierung und Deployment: joblib, ONNX und sklearn-Predict-API

Deep Learning mit TensorFlow und PyTorch — Dieser Block deckt den Einstieg in und die Vertiefung von Deep-Learning-Frameworks ab, die heute Standard in Forschung und Industrie sind.

• TensorFlow und Keras: Sequential- und Functional-API, benutzerdefinierte Schichten
• Training-Loop in PyTorch: Tensoren, Autograd, Optimizer und Loss-Funktionen
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildklassifikation
• Transfer Learning mit vortrainierten Modellen (ResNet, EfficientNet)
• Regularisierung: Dropout, Batch Normalization, Early Stopping
• GPU-Training: CUDA-Setup, mixed precision und TensorBoard-Monitoring

Praxisübungen und Projektarbeit

• End-to-End-ML-Pipeline von Rohdaten bis zu deploymentfähigem Modell bauen
• Feature-Engineering-Notebook für einen realen Datensatz (z. B. Kaggle-Wettbewerb) aufsetzen
• GridSearchCV und Optuna für Hyperparameter-Optimierung vergleichen
• Konfusionsmatrix, ROC-Kurve und Precision-Recall-Tradeoff visuell analysieren
• Eigene scikit-learn-Transformer-Klasse implementieren und in Pipeline integrieren
• MNIST mit PyTorch trainieren und benutzerdefinierte Loss-Funktion verwenden
• Transfer-Learning-Experiment mit EfficientNet und eigenem Bilddatensatz durchführen
• MLflow-Experiment anlegen, Parameter und Metriken loggen, Modell registrieren
• Parallelisierte Cross-Validation mit joblib auf Mehrkernsystem ausführen
• Modell mit TensorFlow Serving oder einer REST-API-Wrapper-Funktion bereitstellen
• Code-Review und Refactoring einer bestehenden ML-Pipeline auf Produktionsqualität
• Abschluss-Projekt: vollständiger Lösungsansatz für ein reales Klassifikations- oder Regressionsproblem

Dieser Kurs richtet sich an Personen mit soliden Python-Grundkenntnissen, die in ML-Projekten professioneller arbeiten möchten. Dazu gehören Entwickler aus anderen Bereichen, die in Data Science oder ML wechseln wollen, sowie Datenanalysten, die ihre Python-Kompetenz auf fortgeschrittene ML-Themen ausweiten möchten.

• Softwareentwickler mit Python-Grundkenntnissen, die in ML einsteigen
• Datenanalysten, die von SQL/BI auf Python-basiertes ML umsteigen
• Data Scientists, die ihre scikit-learn-/TensorFlow-Kenntnisse systematisch vertiefen wollen
• Machine-Learning-Ingenieure, die reproduzierbare und skalierbare Pipelines aufbauen möchten
• Forscher und Ingenieure mit Interesse an produktiven Deep-Learning-Workflows

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format angeboten, das Trainer-geführte Sitzungen mit praktischen Coding-Sessions und strukturierten Selbstlernphasen verbindet. Reine Online-Seminarformate sind ebenfalls verfügbar. Alle Übungen finden in einer vollständig eingerichteten Python-Umgebung statt; Jupyter Notebooks und vorbereitete Datensätze stehen von Beginn an zur Verfügung. Vollzeit und Teilzeit sind möglich.

Im Vollzeitformat beträgt die typische Kursdauer eine bis vier Wochen; im Teilzeitformat verlängert sie sich auf bis zu drei Monate. Der exakte Umfang wird im Beratungsgespräch auf Vorkenntnisse und Lernziele abgestimmt.

Teilnehmende erhalten nach dem Kurs ein Lehrgangszertifikat des Anbieters. Darüber hinaus wird auf mögliche externe Zertifizierungen im Bereich Machine Learning und Python vorbereitet, die bei autorisierten Prüfungsorganisationen abgelegt werden. Das Kurszertifikat dokumentiert umfassende, praktische Python-ML-Kompetenz auf fortgeschrittenem Niveau.

Machine Learning und Data Science gehören zu den am stärksten wachsenden Berufsfeldern. Unternehmen suchen gezielt nach Kandidatinnen und Kandidaten, die nicht nur mit einzelnen ML-Modellen experimentieren können, sondern ganze Pipelines von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung professionell aufbauen. Die Beherrschung von scikit-learn, TensorFlow und PyTorch auf fortgeschrittenem Niveau öffnet Türen in der Industrie, der Forschung und bei technologiegetriebenen Start-ups. Der Kurs legt besonderen Wert auf produktionsreife Entwicklungspraktiken: Reproducibility, Experiment-Tracking mit MLflow, Parallelisierung und GPU-Nutzung sind Themen, die über Einstiegskurse hinausgehen und im Berufsalltag sofort relevant sind. Teilnehmende verlassen den Kurs mit einer nachweisbaren Portfolio-Arbeit — einem vollständigen ML-Projekt, das sie in Bewerbungsprozessen präsentieren können. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist diese Weiterbildung in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Je nach persönlicher Situation können auch Leistungen nach dem Qualifizierungschancengesetz, Berufsförderungsleistungen der Bundeswehr, Leistungen zur Teilhabe am Arbeitsleben oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung genutzt werden.