Applied AI & Data Science

Applied AI & Data Science ist eine intensive Weiterbildung, die Teilnehmerinnen und Teilnehmer von den Grundlagen der Informationstechnologie schrittweise bis in die Welt des maschinellen Lernens und der generativen KI führt. Das Programm ist in drei klar abgegrenzte, flexibel kombinierbare Module aufgeteilt, die sich an unterschiedliche Einstiegsniveaus anpassen lassen. Wer bereits Programmiererfahrung mitbringt, kann direkt mit dem Analytics- oder dem KI-Modul beginnen; wer neu in der Welt der Daten ist, startet im ersten Abschnitt mit Computergrundlagen und erarbeitet sich systematisch das nötige Fundament. Das Ziel: am Ende des Programms eigenständig Datenprojekte umsetzen, Modelle entwickeln und produktiv in der Datenwelt arbeiten.

Abschnitt 1: IT-Grundlagen und Information Technologies Framework Der erste Abschnitt legt das technische Fundament für alle weiteren Inhalte. Wer noch keine Programmiererfahrung hat, erarbeitet hier das nötige Handwerkszeug — von der Bedienung eines Linux-Systems bis hin zu agilen Entwicklungsmethoden, die im Berufsalltag von Datenteams Standard sind.

• Computergrundlagen und Computational Thinking
• Python-Einführung: Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Module
• HTML/CSS als Grundlage für Web-basierte Datenausgaben
• Netzwerkgrundlagen und Linux-Essentials (Kommandozeile, Dateisystem, Shell-Scripting)
• SQL: Datenbankabfragen, Joins und Datenpflege
• Versionskontrolle mit Git und GitHub
• Software Development Life Cycle (SDLC) und Agile-Methoden inkl. Jira

Abschnitt 2: Data Analytics and Visualization Der zweite Abschnitt dreht sich um die systematische Aufbereitung, Analyse und visuelle Darstellung von Daten. Mit Python als Analysewerkzeug und Tableau als Visualisierungsplattform lernen Teilnehmende, aus rohen Datenmengen tragfähige Erkenntnisse zu gewinnen.

• Datenanalyse mit Python (Pandas, NumPy): Bereinigung, Transformation und Aggregation
• Statistische Grundlagen: Verteilungen, Hypothesentests, Korrelationsanalysen
• Datenvisualisierung mit Python (Matplotlib, Seaborn) und Tableau
• Google Spreadsheets für kollaborative Datenarbeit
• Relationale Datenbanken vertieft: Normalisierung, Indexierung, komplexe SQL-Abfragen
• 15 Übungsaufgaben, 4 Projektarbeiten und 1 Capstone-Projekt

Abschnitt 3: AI Mastery Der dritte Abschnitt führt in die Kerngebiete moderner KI ein. Von klassischen Machine-Learning-Algorithmen über neuronale Netze bis hin zu großen Sprachmodellen werden theoretische Konzepte immer direkt mit praktischen Implementierungen verbunden.

• Maschinelles Lernen: Regression, Klassifikation, Clustering, Modellbewertung mit Scikit-learn
• Deep Learning: Neuronale Netze, Convolutional und Recurrent Neural Networks
• Natural Language Processing und Generative AI: Grundkonzepte, Prompt Engineering, Anwendungsfälle
• Model Deployment und Cloud-Infrastruktur für ML-Modelle
• 2 Assignments, 6 Projektarbeiten und 3 Capstone-Projekte

Praktische Arbeiten und Projekte Über alle drei Abschnitte hinweg entsteht ein persönliches Projektportfolio, das den Kompetenzaufbau dokumentiert. Die Capstone-Projekte verlangen eigenständige Konzeption, Datenerhebung, Modellentwicklung und Ergebnispräsentation — ein Ende-zu-Ende-Durchgang durch den echten Daten-Workflow.

• Datenbankdesign und SQL-Abfragebibliothek (Abschnitt 1)
• Explorative Datenanalyse eines echten Datensatzes mit Python (Abschnitt 2)
• Interaktives Tableau-Dashboard zu einem selbst gewählten Thema
• Vollständiger ML-Workflow: Daten laden, bereinigen, Modell trainieren, evaluieren
• Klassifikationsmodell mit Scikit-learn (z. B. Churn-Vorhersage)
• Regressionsmodell für numerische Vorhersagen
• Clustering-Analyse für Kundensegmentierung
• Implementierung eines einfachen neuronalen Netzes
• NLP-Projekt: Textklassifikation oder Sentimentanalyse
• Deployment eines trainierten Modells über eine einfache API oder Cloud-Funktion
• Capstone-Projekt Abschnitt 2: Ende-zu-Ende-Datenanalyseprojekt mit Präsentation
• Capstone-Projekte Abschnitt 3: zwei bis drei eigenständige KI-Projekte inkl. Dokumentation

Das fertige Projektportfolio auf GitHub bildet einen konkreten, öffentlich einsehbaren Kompetenznachweis — ergänzend zum trägerinternen Zertifikat.

Die Weiterbildung richtet sich an alle, die fundiert in die Datenwelt einsteigen oder bestehende Kenntnisse strukturiert ausbauen wollen. Das modulare Konzept ermöglicht den Einstieg auf verschiedenen Niveaus.

• Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger ohne Programmierkenntnisse, die eine datenorientierte Karriere anstreben
• Fachkräfte aus analytisch geprägten Berufen (z. B. Controlling, Marketing, Forschung), die Python und KI-Methoden erlernen wollen
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die sich gezielt in den Bereich Data Science und Machine Learning weiterentwickeln möchten
• Quereinsteiger aus beliebigen Branchen mit hoher Motivation und Lernbereitschaft
• Personen, die gezielt auf Rollen wie Data Scientist, Data Analyst oder Machine Learning Engineer hinarbeiten

Das Programm arbeitet mit dem Combined-Learning-Ansatz: theoretische Inputs wechseln sich mit unmittelbarer praktischer Anwendung in Coding-Übungen, Projektarbeiten und Capstone-Projekten ab. Assignments liefern regelmäßig Feedback und halten das Lerntempo. Die Vollzeitvariante ermöglicht eine konzentrierte, intensive Wissensvermittlung in vergleichsweise kurzer Zeit. Die einzelnen Module sind auch separat buchbar, was Flexibilität bei unterschiedlichen Vorkenntnissen und Lernzielen schafft. Python und alle eingesetzten Tools sind Open Source — damit ist das Erlernte direkt im Berufsalltag einsetzbar, ohne Lizenzhürden.

Das vollständige Drei-Modul-Programm wird in Vollzeit absolviert. Die genaue Gesamtdauer hängt von den gewählten Modulen und dem Einstiegspunkt ab. Wer bereits IT-Vorkenntnisse mitbringt und Abschnitt 1 überspringt, verkürzt die Gesamtdauer entsprechend. Alle Abschnitte können auch einzeln belegt werden.

Nach erfolgreichem Abschluss der belegten Module wird ein trägerinternes Zertifikat ausgestellt. Kein staatlicher oder herstellerseitiger Abschluss ist mit diesem Programm direkt verbunden — das Zertifikat dokumentiert die absolvierten Inhalte und die Projektarbeiten. Das Portfolio der Capstone-Projekte bildet in der Praxis oft den stärkeren Beleg für die erworbene Kompetenz.

Data Science und KI sind keine Nischenthemen mehr: Unternehmen aller Größen und Branchen suchen Fachkräfte, die aus Daten handlungsrelevante Erkenntnisse gewinnen und Prozesse automatisieren können. Dieses Programm gibt dafür das vollständige Handwerkszeug — von den ersten Python-Zeilen bis zum deployten Machine-Learning-Modell. Der Einstieg in Rollen wie Data Analyst, Data Scientist oder Machine Learning Engineer wird durch das erworbene Kompetenzspektrum deutlich realistischer. Besonders wertvoll ist die Kombination aus breit angelegtem technischen Grundlagentraining und stark praxisorientiertem Projektanteil. Während viele Einzelkurse entweder auf Theorie oder auf ein einzelnes Tool beschränkt bleiben, bildet dieses Programm den vollständigen Workflow ab: Daten beschaffen, bereinigen, analysieren, modellieren, visualisieren und deployen. Wer das Programm durchläuft, versteht nicht nur einzelne Werkzeuge, sondern den gesamten Kontext, in dem sie zusammenwirken. Für Quereinsteiger schließt das erste Modul gezielt die Lücke zwischen beruflichem Vorwissen und den technischen Anforderungen von Datenprojekten. Der sukzessive Aufbau vom IT-Fundament bis zur generativen KI macht das Programm unabhängig vom Ausgangsniveau begehbar — ohne dabei oberflächlich zu bleiben. Das abschließende Projektportfolio ist ein konkreter, vorzeigbarer Beleg für die geleistete Arbeit.