CertNexus Certified Data Science Practitioner ( CDSP) + Examen

Der CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP) ist eine herstellerneutrale, international anerkannte Zertifizierung, die den gesamten Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts abdeckt. Diese Weiterbildung vermittelt das Wissen und die praktischen Fähigkeiten, um reale Geschäftsprobleme mit datengestützten Methoden anzugehen — von der ersten Datenerhebung über die Modellentwicklung bis zur verständlichen Präsentation der Ergebnisse. Die Vorbereitung orientiert sich am CRISP-DM-Prozessmodell und umfasst Klassifikation, Regression, Prognose sowie Clustering. Am Ende der Weiterbildung legen die Teilnehmenden die offizielle CDSP-Prüfung bei CertNexus ab.

Business-Probleme mit Data Science lösen Jeder erfolgreiche Data-Science-Prozess beginnt mit einem klaren Problemverständnis. Dieses Modul zeigt, wie geschäftliche Fragestellungen in messbare Ziele übersetzt werden und welche Rahmenbedingungen — Datenverfügbarkeit, Erfolgsmetriken, Budget — von Anfang an berücksichtigt werden müssen. Wer das Geschäftsproblem nicht richtig versteht, löst am Ende das falsche Problem.

• Problemdefinition und Hypothesenbildung im Business-Kontext
• Bestimmen geeigneter KPIs und Erfolgskriterien
• Auswahl des passenden CRISP-DM-Zyklus
• Kommunikation mit Fachabteilungen und Stakeholdern
• Dokumentationsstandards für Data-Science-Projekte
• Abgrenzung zwischen maschinellem Lernen, klassischer Statistik und Business Intelligence

Datenerhebung, Transformation und Analyse Rohdaten sind selten direkt verwendbar. Dieser Abschnitt behandelt das Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Daten aus verschiedenen Quellen sowie die anschließende explorative Analyse, um Muster, Ausreißer und Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen. Die Erfahrung aus der Praxis zeigt: In realen Projekten entfällt der Großteil der Arbeitszeit auf Datenvorbereitung und -bereinigung, nicht auf die Modellentwicklung selbst.

• Verbindung zu relationalen Datenbanken, CSV-Dateien und APIs
• Datenbereinigungs- und Imputationsstrategien für fehlende Werte
• Explorative Datenanalyse (EDA): Visualisierungen, Verteilungen, Korrelationsmatrizen
• Feature Selection und dimensionale Reduktion
• Umgang mit unbalancierten Datensätzen
• Datenqualitätssicherung und Versionierung von Datensätzen

Modelle entwickeln: Klassifikation, Regression, Clustering Das Kernmodul der Weiterbildung vermittelt die drei wichtigsten überwachten und unüberwachten Lernparadigmen. Für jeden Modelltyp werden Algorithmen, Hyperparameter-Optimierung und geeignete Evaluierungsmetriken behandelt. Besonderes Gewicht liegt auf der Fähigkeit, zu entscheiden, wann welches Verfahren angemessen ist — denn das ist die eigentliche Stärke eines Practitioners.

• Klassifikationsalgorithmen: Logistische Regression, k-Nearest Neighbors, Random Forest, Gradient Boosting
• Metriken für Klassifikation: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC
• Regressionsmodelle: Lineare Regression, Ridge, Lasso, polynomiale Erweiterungen
• Prognosemodelle für Zeitreihendaten: Trendanalyse, saisonale Zerlegung
• Clustering-Verfahren: k-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering
• Modellbewertung und Kreuzvalidierung zur Vermeidung von Overfitting

Praxis-Block: Abschluss eines vollständigen Data-Science-Projekts Im abschließenden Praxisblock durchlaufen die Teilnehmenden einen vollständigen Projektzyklus — von der Aufgabenstellung bis zur Ergebnispräsentation. Dabei fließen alle Kenntnisse aus den vorherigen Modulen zusammen. Die Projektarbeit simuliert reale Berufssituationen, in denen Data Scientists selbstständig von der Datenerhebung über Modellentwicklung bis zur Ergebniskommunikation arbeiten müssen.

• Aufstellung eines Projektplans nach CRISP-DM
• Datenbeschaffung und Aufbereitung eines realen Datensatzes
• Auswahl und Implementierung geeigneter Modelle
• Modelloptimierung und Vergleich mehrerer Ansätze
• Erstellung eines technischen Reports mit Befunden und Handlungsempfehlungen
• Präsentation der Ergebnisse für ein gemischtes Fach- und Managementpublikum
• Dokumentation reproduzierbar in einem Notebook-Format
• Kritische Einschätzung der Modellannahmen und deren Einschränkungen
• Ethische Aspekte des Dateneinsatzes und algorithmischer Entscheidungen
• Identifikation von Folgeschritten für die Produktionssetzung eines Modells
• Vertiefungsaufgaben zu prüfungsrelevanten CDSP-Themenfeldern
• Einordnung der eigenen Arbeit in reale Branchenanwendungsfälle

Die Weiterbildung kombiniert Live-Sessions im virtuellen Klassenraum mit geleiteten Übungsphasen, in denen Teilnehmende selbst mit Datensätzen arbeiten. Fallbeispiele aus Branchen wie Handel, Gesundheit und Finanzwesen zeigen, wie CDSP-Inhalte im Berufsalltag angewendet werden. Sowohl Vollzeit- als auch Teilzeitbelegung sind möglich.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die in datengetriebene Berufsfelder einsteigen oder ihre vorhandenen analytischen Fähigkeiten auf das Niveau eines zertifizierten Data-Science-Praktikers heben möchten. Branchen- und Herkunftshintergrund sind dabei sekundär — entscheidend ist die Bereitschaft, sich intensiv mit Daten und Algorithmen auseinanderzusetzen.

• Berufseinsteiger/innen und Quereinsteiger/innen mit quantitativem Grundverständnis
• IT-Fachkräfte, die in Richtung Machine Learning oder Analytics wechseln möchten
• Analytiker/innen aus Controlling, Marktforschung oder Ingenieurwesen mit Datenfokus
• Entwickler/innen, die strukturierte Data-Science-Methoden erlernen wollen
• Personen, die eine international anerkannte Zertifizierung anstreben

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Live-Sessions in einem virtuellen Klassenraum mit angeleiteten Übungsphasen verbindet. Praktische Übungen an realen Datensätzen machen den größten Teil des Lernaufwands aus. Fallbeispiele aus verschiedenen Branchen zeigen, wie CDSP-Inhalte im Berufsalltag angewendet werden. Teilnehmende arbeiten sowohl in geleiteten Gruppen als auch eigenständig an Datenprojekten. Vollzeit- und Teilzeitbelegung sind möglich.

Die genaue Kursdauer variiert je nach Belegungsform. Der Kursumfang orientiert sich an den offiziellen CDSP-Lernzielvorgaben von CertNexus. Im Vollzeitformat kann die Weiterbildung innerhalb weniger Wochen absolviert werden; im Teilzeitformat verlängert sich die Laufzeit entsprechend.

Nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildung und Bestehen der offiziellen CertNexus CDSP-Prüfung erhalten Teilnehmende das Zertifikat „Certified Data Science Practitioner" von CertNexus — ein herstellerneutraler, international anerkannter Kompetenznachweis. Zusätzlich stellen die teilnehmenden Bildungseinrichtungen ein Lehrgangszertifikat als ergänzenden Nachweis der absolvierten Inhalte aus.

Das CDSP-Zertifikat positioniert Inhaber/innen auf dem Arbeitsmarkt als Generalisten, die nicht an ein einzelnes Tool oder Framework gebunden sind. Weil es von CertNexus — einem auf IT-Zertifizierungen spezialisierten, international tätigen Anbieter — ausgestellt wird, wird es von Arbeitgebern branchenübergreifend anerkannt: von technologieorientierten Start-ups bis zu Konzernen im Finanz- oder Gesundheitswesen. Die CRISP-DM-Methodik, die im Kurs durchgehend als roter Faden dient, ist kein akademisches Konstrukt, sondern die meistgenutzte Projektmethode in der professionellen Datenpraxis. Wer sie verinnerlicht hat, kann Data-Science-Vorhaben strukturiert planen, durchführen und kommunizieren — eine Fähigkeit, die in der Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und im Projektmanagement unmittelbar einsetzbar ist. Gerade in interdisziplinären Teams, wo Data Scientists die Brücke zwischen technischen und fachlichen Abteilungen bilden, ist diese strukturierte Kommunikationskompetenz mindestens ebenso wertvoll wie das technische Wissen. Darüber hinaus schult diese Weiterbildung das kritische Urteilsvermögen: Welches Modell passt zu welchem Problem? Wo sind die Grenzen der Datenbasis? Wie werden Ergebnisse verständlich erklärt, ohne zu vereinfachen? Diese Fragen begleiten Data Scientists täglich — und die Fähigkeit, sie durchdacht zu beantworten, unterscheidet herausragende von durchschnittlichen Practitioners. Der Kurs bereitet gezielt auf genau diese Anforderungen vor: mit technischem Handwerk, methodischer Tiefe und der Praxis eines vollständig abgeschlossenen Projekts.