Applied AI & Data Science

Dieser Kurs führt in drei aufeinander aufbauenden Abschnitten vom technischen Fundament bis zur eigenständigen Entwicklung von Machine-Learning-Projekten. Der erste Abschnitt legt die IT-Grundlagen, auf denen Data Science und KI überhaupt erst aufgebaut werden können. Der zweite Abschnitt erschließt Datenanalyse, Statistik und Visualisierung als eigenständige Disziplin. Der dritte Abschnitt führt in maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing und generative KI ein — und schließt mit mehreren Capstone-Projekten ab, die reale Anwendungsfälle in den Bereichen Data Science und Applied AI abbilden.

Abschnitt 1: IT-Grundlagen und Informatik-Werkzeuge Bevor Daten analysiert und Modelle trainiert werden können, braucht es ein solides technisches Fundament. Dieser erste Abschnitt stellt sicher, dass alle Teilnehmenden mit denselben Werkzeugen und Konzepten arbeiten — unabhängig von ihrem Vorkenntnisstand. Python wird als zentrale Programmiersprache eingeführt; dazu kommen Grundlagen in Netzwerken, Linux, SQL und Versionskontrolle mit Git.

• Computergrundlagen und Computational Thinking als Einstieg in strukturiertes Problemlösen
• Python: Grundlagen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Objektorientierung
• HTML und CSS als Grundlage für die Web-basierte Darstellung von Ergebnissen
• Netzwerke und Linux Essentials für Data-Science-Umgebungen
• SQL: Abfragen, Joins, Aggregationen und Datenbankdesign
• Versionsverwaltung mit Git und GitHub für kollaborative Datenprojekte
• Agile Methoden und Jira für Projektmanagement in Data-Science-Teams
• Software Development Life Cycle (SDLC) als Rahmen für Datenprojekte

Abschnitt 2: Data Analytics und Visualisierung Der zweite Abschnitt vertieft die Arbeit mit Daten: Wie werden rohe Datensätze bereinigt, analysiert und verständlich visualisiert? Python ist hier das Hauptwerkzeug — ergänzt um Tableau für interaktive Dashboards, Google Spreadsheets für kollaborative Analyse und relationale Datenbanken für strukturierte Speicherung. Assignments und Projekte verankern jede Technik praxisnah.

• Datenanalyse mit Python (Pandas und NumPy)
• Statistik: deskriptive und schließende Statistik für datengetriebene Entscheidungen
• Datenvisualisierung mit Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• Google Spreadsheets für kollaborative Datenarbeit im Team
• Datenvisualisierung mit Tableau: Dashboards und interaktive Reports
• Relationale Datenbanken und SQL in der Analysepraxis
• 15 Assignments zur Vertiefung der Analysekompetenzen
• 4 eigenständige Datenprojekte
• 1 Capstone-Projekt Datenanalyse

Abschnitt 3: KI-Mastery — Machine Learning, Deep Learning und generative KI Der dritte und umfangreichste Abschnitt erschließt das Kerngebiet der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen wird von den Grundlagenalgorithmen bis zu modernen Architekturen durchgearbeitet. Deep Learning führt in neuronale Netze und ihre Anwendungen ein. NLP und generative KI adressieren die derzeit dynamischsten Bereiche der KI-Forschung und -Praxis — von Textklassifikation bis zum Einsatz von Large Language Models.

• Maschinelles Lernen: überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regression, Klassifikation, Clustering
• Modelltraining, Hyperparameter-Optimierung und Evaluation in der Praxis
• Deep Learning: neuronale Netze, CNNs, RNNs und Transformer-Architekturen
• Natural Language Processing: Textklassifikation, Sprachmodelle und Sentiment-Analyse
• Generative KI und Large Language Models: Konzepte, Fine-Tuning und Einsatzbereiche
• Model Deployment und Cloud-Infrastruktur für ML-Systeme
• 2 Assignments zur Vertiefung
• 6 eigenständige KI-Projekte
• 3 Capstone-Projekte Applied AI

Praxisprojekte und Capstone-Arbeiten Der Kurs ist durchgängig projektbasiert aufgebaut. Jeder Abschnitt schließt mit eigenständigen Projekten und mindestens einem Capstone-Projekt ab, das einen vollständigen Data-Science- oder KI-Workflow abbildet — von der Problemdefinition über die Datenaufbereitung bis zum deploymenten Modell.

• Python-basiertes Analyseprojekt: Bereinigung und Auswertung eines realen Datensatzes
• SQL-Datenbankprojekt: Abfrageoptimierung und Berichtserstellung
• Tableau-Dashboard: interaktive Visualisierung eines analytischen Ergebnisses
• Statistik-Capstone: datengetriebene Entscheidungsunterstützung für ein fiktives Szenario
• Maschinelles-Lernen-Projekt: Trainieren und Evaluieren eines Klassifikationsmodells
• Regressionsprojekt: Vorhersagemodell für strukturierte Daten entwickeln und validieren
• Deep-Learning-Projekt: Bildklassifikation mit einem Convolutional Neural Network
• NLP-Projekt: Sentiment-Analyse auf einem Textkorpus
• Generative-KI-Projekt: Integration eines Sprachmodells in eine Anwendung
• ML-Deployment: trainiertes Modell in einer Cloud-Umgebung als API bereitstellen
• Capstone Applied AI: vollständiger KI-Workflow von Datenerhebung bis Deployment

Das Capstone-Format stellt sicher, dass die erworbenen Kompetenzen nicht isoliert, sondern in realistischen Projektkontexten nachgewiesen werden. Arbeitgeber können die entstandenen Arbeiten als Portfoliostücke bewerten — ein konkreter Vorteil gegenüber rein theoretischen Qualifikationen.

Das Programm spricht eine breite Zielgruppe an: Der erste Abschnitt ist explizit für Personen ohne IT-Vorkenntnisse konzipiert; der dritte Abschnitt stellt auch für erfahrene Fachkräfte eine anspruchsvolle Erweiterung dar. Entscheidend ist die Motivation, intensiv und projektbasiert zu lernen.

• Quereinsteiger/-innen ohne Programmiererfahrung, die in Data Science oder KI einsteigen möchten
• IT-Fachkräfte, die ihre Kompetenzen in Richtung Machine Learning erweitern möchten
• Naturwissenschaftlerinnen/-wissenschaftler oder Ingenieure/-innen, die Datenanalyse systematisch erlernen
• Fachkräfte aus datennahen Bereichen (Controlling, Marktforschung, Bioinformatik), die KI-Methoden integrieren möchten
• Berufseinsteiger/-innen, die ein praxisnahes Portfolio für den Arbeitsmarkt aufbauen

Der Kurs wird als Combined Learning im Vollzeitformat durchgeführt: Online-Lehreinheiten und synchrone Unterrichtsphasen wechseln sich ab, sodass Flexibilität und persönlicher Kontakt kombiniert werden. Assignments und Projekte strukturieren den Lernfortschritt — jede Woche gibt es konkrete Lernziele und abzugebende Arbeiten. Die drei Abschnitte können je nach Angebot auch separat gebucht werden, wenn bereits Grundlagen in einem Bereich vorhanden sind.

Das Programm umfasst drei aufeinander aufbauende Abschnitte, die als Vollzeitkurs konzipiert sind. Die Gesamtdauer variiert je nach Anbieter; aktuelle Angaben zu Laufzeit und Stundenkontingent finden sich auf den Angebotsseiten der durchführenden Träger. Der Kurs ist bewusst zeitintensiv konzipiert, da praxisnahe KI-Kompetenzen tiefes, wiederholendes Üben erfordern.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat, das die durchlaufenen Abschnitte, absolvierten Projekte und erworbenen Kompetenzen dokumentiert. Das Zertifikat ist kein staatlich normierter Abschluss, wird aber durch das Projektportfolio mit konkreten Arbeitsergebnissen inhaltlich unterlegt.

Data Scientists und KI-Fachkräfte gehören derzeit zu den gefragtesten Berufsgruppen auf dem deutschen und europäischen Arbeitsmarkt — und der Bedarf wächst weiter. Wer diesen Kurs abschließt, hat nicht nur theoretisches Wissen, sondern ein Portfolio echter Projekte: Datensätze wurden analysiert, Modelle trainiert und deployt, Visualisierungen erstellt. Das ist ein direkter Nachweis von Handlungskompetenz, den Personalabteilungen schnell einordnen können. Der dreistufige Aufbau des Kurses ist dabei besonders wertvoll: Wer aus einem nicht-technischen Beruf kommt und ohne Programmierkenntnisse startet, wird systematisch bis zu komplexen KI-Projekten geführt — ohne Sprünge, die viele andere Kurse überfordern. Das bedeutet, dass dieser Kurs tatsächlich das hält, was er verspricht: eine vollständige Qualifizierung von Grund auf, ohne Vorkenntnisse als versteckte Hürde. Schließlich ist der Bereich generative KI und Large Language Models ein Feld, das sich schnell weiterentwickelt. Wer hier frühzeitig solide Grundlagen legt — nicht nur Prompt-Engineering, sondern echtes Verständnis von Modellarchitekturen, Fine-Tuning und Deployment — ist für die nächsten Jahre besser positioniert als jemand, der nur Oberflächen kennt.