Python Datenanalyse & Predictive Modelling Kurs

Der Kurs Data Analysis and Predictive Modelling using Python führt systematisch in die Datenanalyse und das Erstellen von Vorhersagemodellen mit Python ein. Teilnehmende lernen, Rohdaten zu importieren, zu bereinigen und zu transformieren, statistische Zusammenhänge zu visualisieren und schließlich prädiktive Modelle mit scikit-learn zu entwickeln und zu evaluieren. Die vier zentralen Bibliotheken Pandas, NumPy, Matplotlib und scikit-learn bilden das technische Rückgrat des Kurses. Der Kurs vermittelt sowohl Grundlagenwissen für Berufseinsteiger als auch fortgeschrittene Techniken für Personen, die ihren Datenanalyse-Workflow professionalisieren möchten. Reale Datensätze und praxisnahe Aufgabenstellungen stellen sicher, dass das Gelernte direkt im Berufsalltag einsetzbar ist.

Block 1 — Python-Grundlagen für die Datenanalyse Der Einstiegsblock stellt sicher, dass alle Teilnehmenden auf einem gemeinsamen Niveau starten. Python-Datenstrukturen und Kontrollstrukturen werden im Kontext von Datenaufgaben eingeführt. Jupyter Notebooks als Arbeitsumgebung und erste Schritte mit NumPy und Pandas stehen im Mittelpunkt.

• Python-Datenstrukturen für Analyse: Listen, Tuples, Dictionaries, Sets
• NumPy: Arrays, Vektoroperationen, Broadcasting, mathematische Funktionen
• Pandas DataFrame: Erstellen, Importieren (CSV, Excel, JSON), Indexierung
• Pandas-Operationen: Filtern, Sortieren, Gruppieren (groupby), Pivotieren
• Jupyter Notebook: Workflow, Markdown-Dokumentation, Visualisierung inline
• Erste explorative Datenanalyse (EDA) an einem echten Datensatz

Block 2 — Datenbereinigung und Feature Engineering Rohdaten sind selten analysebereit. Dieser Block widmet sich dem oft unterschätzten, aber entscheidenden Schritt der Datenaufbereitung. Teilnehmende lernen, Fehler in Datensätzen systematisch aufzuspüren und zu beheben, und entwickeln ein Gespür dafür, welche Merkmale für Vorhersagemodelle relevant sind.

• Fehlende Werte: Erkennung, Imputation (Mittelwert, Median, Vorwärtsfüllung), Löschung
• Ausreißer: statistische Erkennung (IQR, Z-Score) und Umgang damit
• Datentypkonvertierung und Konsistenzprüfungen
• Kategoriale Variablen: Label Encoding, One-Hot Encoding
• Feature Scaling: StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler
• Neue Merkmale ableiten: Datum zergliedern, Interaktionsterme, Binning

Block 3 — Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn Eine aussagekräftige Visualisierung ist das wichtigste Werkzeug zum Verstehen von Daten und zum Kommunizieren von Ergebnissen. Dieser Block vermittelt den systematischen Einsatz von Matplotlib und Seaborn, von einfachen Balkendiagrammen bis zu mehrdimensionalen Plots.

• Matplotlib-Grundlagen: Figures, Axes, Subplots, Styling
• Häufig verwendete Diagrammtypen: Liniendiagramm, Balken, Histogramm, Boxplot, Scatter
• Seaborn: statistische Visualisierungen, Heatmaps, Pairplots, Violinplots
• Korrelationsmatrizen visualisieren und interpretieren
• Visualisierung von Modellgüte: Residuenplot, Learning Curves, Confusion Matrix
• Interaktive Visualisierungen mit Plotly als Ausblick

Block 4 — Predictive Modelling mit scikit-learn Das Kernstück des Kurses. Teilnehmende bauen schrittweise Vorhersagemodelle auf, evaluieren sie und lernen, die richtige Modellklasse für das jeweilige Problem auszuwählen. Von linearen Modellen über Ensemble-Methoden bis zu einfachen neuronalen Netzen reicht die Palette.

• scikit-learn API: fit, predict, transform, Pipeline
• Lineare Regression: Annahmen, Koeffizienten, Residuenanalyse
• Logistische Regression für Klassifikationsaufgaben
• Entscheidungsbäume und Random Forest: Aufbau, Hyperparameter, Feature Importance
• Gradient Boosting (GBM, XGBoost): Grundprinzip und Anwendung
• Modellauswahl, Cross-Validation und Hyperparameter-Optimierung (GridSearchCV)

Praxis-Block — Reale Datensätze und End-to-End-Projekte Der Praxis-Block begleitet alle theoretischen Module und fasst am Ende des Kurses alle Schritte in vollständigen Analyse-Projekten zusammen.

• EDA-Sprint: vollständige explorative Analyse eines realen Datensatzes (z. B. Immobilienpreise, Kundendaten)
• Datenbereinigungsprojekt: einen fehlerhaften Datensatz in Analysequalität überführen
• Visualisierungsaufgabe: Erkenntnisse aus einem Datensatz in einer Präsentation kommunizieren
• Regressionsprojekt: Hauspreise oder Verkaufszahlen mit linearer Regression vorhersagen
• Klassifikationsprojekt: Kundenkündigung (Churn) oder Kreditrisiko mit Random Forest modellieren
• Feature-Engineering-Übung: Modellverbesserung durch gezielte Merkmalserstellung
• Kreuzvalidierungsexperiment: Modelle mit verschiedenen Splits vergleichen
• Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV auf einem Klassifikationsproblem
• Pipeline-Aufbau: Preprocessing und Modell in einer reproduzierbaren scikit-learn Pipeline
• Modellvergleich: Entscheidungsbaum vs. Random Forest vs. Gradient Boosting
• Ergebnisdokumentation: Jupyter Notebook als Analysebericht aufbereiten
• Abschlussprojekt: vollständiger Analyse- und Modellierungszyklus auf einem selbst gewählten Datensatz

Der Praxis-Block schult den analytischen Blick für Datenmuster und Modellgrenzen. Teilnehmende entwickeln die Gewohnheit, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, statt blind den Modelloutput zu übernehmen. Am Ende des Kurses hat jede teilnehmende Person ein Portfolio aus dokumentierten Jupyter-Notebooks, das bei Bewerbungen als Nachweis der praktischen Kompetenzen eingesetzt werden kann.

Der Kurs richtet sich an Personen, die systematisch in die datengetriebene Analyse einsteigen oder ihre Python-Kenntnisse für ML-Aufgaben ausbauen wollen.

• Berufseinsteiger in Data-Analytics- oder Data-Science-Positionen ohne Python-Vorkenntnisse
• Excel-Anwender und Business-Analysten, die auf programmatische Datenanalyse umsteigen wollen
• Entwickler aus anderen Sprachen, die Python für ML und Data Science erlernen möchten
• Studierende aus Wirtschaft, Ingenieurwesen oder Naturwissenschaften mit Interesse an prädiktiven Methoden
• Berufserfahrene, die in ihrer Tätigkeit zunehmend mit Daten arbeiten und Modelle verstehen müssen

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt und kombiniert angeleitete Lehreinheiten mit Live-Coding, eigenständigen Übungen und Projektarbeiten. Jupyter Notebooks dienen als zentrale Lernumgebung und erlauben es, Code, Visualisierungen und Erklärungen in einem Dokument zu integrieren. Trainerbegleitung, Peer-Feedback und strukturiertes eigenständiges Lernen wechseln sich ab. Vollzeit- und Teilzeit-Varianten sind verfügbar.

Die typische Kursdauer liegt zwischen einer Woche und einem Monat im Vollzeitformat; mit Teilzeit kann sie sich auf bis zu drei Monate erstrecken. Die genaue Dauer hängt vom gewählten Anbieter und Lernformat ab. Individuelle Starttermine können vereinbart werden. Der Kurs schließt mit einem dokumentierten Abschlussprojekt ab.

Teilnehmende erhalten nach Abschluss ein trägerinitiatives Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Das Zertifikat dokumentiert die absolvierten Inhalte und die erworbenen Kompetenzen in Python-basierter Datenanalyse und Predictive Modelling. Es handelt sich um kein staatlich anerkanntes Abschlusszeugnis, sondern um eine von Kursanbietern ausgestellte Qualifikationsbescheinigung, die als beruflicher Weiterbildungsnachweis genutzt werden kann.

Datenanalyse mit Python ist eine der meistgefragten Qualifikationen auf dem modernen Arbeitsmarkt. Ob im Controlling, im Marketing, in der Forschung oder im IT-Bereich — wer Daten in Python aufbereiten, visualisieren und modellieren kann, ist in nahezu jeder Branche wertvoll. Der Kurs gibt Teilnehmenden ein vollständiges Handwerkszeug an die Hand, das sofort in der Praxis eingesetzt werden kann. Der Aufbau eines Portfolios aus Jupyter-Notebook-Projekten ist ein konkretes Karriereinstrument: Bei Bewerbungen für Data-Analyst- oder Junior-Data-Scientist-Stellen zählen nachgewiesene Projekte oft mehr als theoretisches Wissen allein. Der Kurs stellt sicher, dass jede teilnehmende Person mit vorweisbaren Arbeitsergebnissen abschließt.Das Vorgespräch vor Kursbeginn klärt, welche Unterstützung am besten passt.