Applied AI & Data Science für Fortgeschrittene

Applied AI & Data Science für Fortgeschrittene ist eine intensive Weiterbildung für Personen mit bestehenden IT-Grundkenntnissen, die ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und angewandte künstliche Intelligenz auf ein professionelles Niveau heben möchten. Der Kurs gliedert sich in zwei inhaltlich aufeinander aufbauende, aber auch separat buchbare Module: das erste Modul Data Analytics and Visualization deckt Datenanalyse mit Python, statistische Grundlagen, Visualisierung und relationale Datenbanken ab; das zweite Modul AI Mastery behandelt maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing, Generative AI und die Überführung von Modellen in produktive Cloud-Umgebungen. Die Weiterbildung hat einen klaren Praxisschwerpunkt — neben Assignments und Projekten enthält jeder Abschnitt ein Capstone-Projekt, in dem Teilnehmende einen vollständigen Datenpipeline- oder Modellierungsworkflow eigenständig durcharbeiten. Am Ende des Kurses verfügen Teilnehmende über das technische Handwerk und die methodische Tiefe, um als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder AI-Specialist tätig zu werden.

Modul 1 — Data Analytics and Visualization Der erste Kursabschnitt legt das analytische Fundament. Datenanalyse beginnt weit vor dem Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen: Daten müssen verstanden, bereinigt, statistisch eingeordnet und visualisiert werden, bevor sinnvolle Modelle gebaut werden können. Dieses Modul vermittelt genau diese Vorstufen — und schafft damit die Grundlage für alles, was im zweiten Modul folgt.

• Datenanalyse mit Python: Pandas, NumPy und die Arbeit mit DataFrames
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Ausreißer, inkonsistente Formate behandeln
• Explorative Datenanalyse (EDA): Verteilungen, Korrelationen und erste Muster erkennen
• Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Normalverteilung, Hypothesentests und p-Werte
• Datenvisualisierung mit Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Google Spreadsheets für kollaborative Datenarbeit und schnelle Auswertungen
• Datenvisualisierung mit Tableau: interaktive Dashboards und Storylines
• Relationale Datenbanken und SQL: Datenbankstruktur, Abfragen, Joins, Aggregationen
• 15 Assignments und 4 Projekte zur eigenständigen Vertiefung
• Capstone-Projekt: vollständige Analyse eines realen Datensatzes von der Rohdatenbereinigung bis zur Dashboard-Präsentation

Modul 2 — AI Mastery Das zweite Modul steigt tief in maschinelles Lernen, Deep Learning und die praktische Anwendung von KI-Methoden ein. Teilnehmende arbeiten mit gängigen ML-Bibliotheken, verstehen die mathematischen Grundlagen wichtiger Modelle und lernen, wie Modelle nicht nur trainiert, sondern auch in produktive Systeme überführt werden. Generative AI und NLP sind als eigenständige Themenbereiche enthalten und spiegeln den aktuellen Stand der Industrie wider.

• Maschinelles Lernen: Algorithmen für Klassifikation, Regression und Clustering
• Modellauswahl, Hyperparameter-Tuning, Kreuzvalidierung und Overfitting vermeiden
• Feature Engineering: Merkmalserstellung, -selektion und Skalierungstechniken
• Deep Learning: neuronale Netze mit TensorFlow oder PyTorch aufbauen und trainieren
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildklassifikation
• Recurrent Neural Networks (RNNs) und LSTMs für Zeitreihen und sequenzielle Daten
• Natural Language Processing: Tokenisierung, Embeddings, Sentiment-Analyse, Text-Klassifikation
• Generative AI: Large-Language-Model-Konzepte, Prompt Engineering, Fine-Tuning-Grundlagen
• Model Deployment und Cloud: Modelle als REST-API deployen, Cloud-Dienste nutzen
• 2 Assignments und 6 Projekte für breite praktische Abdeckung
• 3 Capstone-Projekte: eigenständige Umsetzung von End-to-End-Machine-Learning-Projekten

Praxisblock — Assignments, Projekte und Capstones Die starke Praxisorientierung dieser Weiterbildung ist kein Beiwerk, sondern zentrales Designprinzip. Assignments trainieren die technische Präzision; Projekte zeigen, wie Technologien auf echte Fragestellungen angewendet werden; Capstone-Projekte fordern die selbstständige Planung und Umsetzung eines vollständigen Datenprojekts.

• EDA-Assignment: Datensatz explorativ analysieren und Hypothesen formulieren
• Visualisierungsprojekt: Tableau-Dashboard für einen strukturierten Datensatz bauen
• SQL-Projekt: Datenbankabfragen für ein Analyse-Szenario schreiben
• ML-Klassifikationsprojekt: Modell zur Kundensegmentierung aufbauen und evaluieren
• Deep-Learning-Projekt: Bildklassifikation mit einem CNN-Modell
• NLP-Projekt: Sentiment-Analyse auf einem Textkorpus
• Deployment-Projekt: trainiertes Modell als Flask-API bereitstellen
• Capstone 1 (Analytics): vollständige Datenpipeline mit Python, SQL und Tableau
• Capstone 2 (ML): End-to-End-Modellierungsprojekt mit Evaluation und Interpretation
• Capstone 3 (AI): NLP- oder Generative-AI-Anwendung selbstständig konzipieren und umsetzen
• Peer Review: gegenseitige Begutachtung von Projekten und kritisches Feedback
• Präsentation: Projektergebnisse verständlich aufbereiten und vorstellen

Diese Weiterbildung richtet sich ausdrücklich an eine Zielgruppe mit IT-Vorkenntnissen. Wer noch keine Programmiererfahrung hat, sollte zunächst einen Python- und SQL-Grundlagenkurs absolvieren. Für folgende Personengruppen ist der Kurs besonders geeignet.

• IT-Fachleute (Entwickler, Administratoren, Datenbankfachleute) mit Interesse an datengetriebenen Methoden
• Softwareentwickler, die sich in Richtung Machine Learning und AI spezialisieren möchten
• Datenanalysten, die ihre analytischen Fähigkeiten um ML-Methoden erweitern wollen
• Data Engineers, die den Schritt zum Data Scientist oder ML Engineer anstreben
• Personen mit Python-Grundkenntnissen, die professionell im Bereich Applied AI tätig werden wollen

Die Weiterbildung findet als Combined Learning in Vollzeit statt. Betreute Unterrichtsblöcke wechseln sich mit projektorientierten Phasen ab, in denen Teilnehmende selbstständig an Assignments und Projekten arbeiten. Dozierende stehen für Fragen zur Verfügung und geben strukturiertes Feedback zu Projekten. Die modulare Struktur erlaubt es, je nach Bedarf und Vorkenntnissen nur Modul 1 oder beide Module zu buchen.

Die genaue Kursdauer hängt davon ab, ob beide Module oder nur eines gebucht werden. Beide Module zusammen entsprechen einer umfangreichen Vollzeit-Weiterbildung. Informationen zu Startterminen und genauer Stundenzahl sollten direkt beim Anbieter erfragt werden, da diese variieren können.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat, das die erworbenen Kompetenzen in Data Analytics, Machine Learning und Applied AI nachweist. Das Zertifikat wird ergänzt durch ein Portfolio der bearbeiteten Projekte und Capstone-Arbeiten, das bei Bewerbungen als praktischer Kompetenznachweis eingesetzt werden kann. Externe Herstellerzertifikate (z. B. von Cloud-Anbietern) können auf Basis der im Kurs erworbenen Kenntnisse separat angestrebt werden.

Data Science und Applied AI gehören zu den am stärksten nachgefragten Qualifikationsprofilen auf dem deutschen und europäischen Arbeitsmarkt. Wer nachweislich ML-Modelle trainieren, validieren und in Cloud-Umgebungen deployen kann, findet Einstieg in Rollen, die gut bezahlt werden und in nahezu allen Branchen nachgefragt sind — von der Finanzbranche über den Gesundheitssektor bis zur industriellen Produktion. Der konsequente Praxisfokus dieser Weiterbildung unterscheidet sie von rein theoretischen Kurskonzepten. Assignments, Projekte und Capstone-Arbeiten erzwingen die eigenständige Anwendung des Gelernten. Das entstehende Projekt-Portfolio ist kein Anhängsel, sondern ein echtes Instrument beim Berufseinstieg — Recruiter in Tech-Unternehmen beurteilen Bewerber zunehmend nach dem, was sie selbst gebaut haben, nicht nach Kurstiteln allein. Das zweimodulare Design ermöglicht individuelle Lernpfade: Wer bereits Analysekenntnisse hat und direkt in Machine Learning einsteigen möchte, kann Modul 2 separat buchen. Wer beide Module absolviert, erhält eine vollständige, von der Rohdatenanalyse bis zum Modell-Deployment reichende Ausbildung — ein geschlossenes Kompetenzprofil für den Berufseinstieg als Data Scientist oder ML Engineer.