Machine Learning & KI-Grundlagen für Data Analysts – Kurs

Dieser Kurs bildet den Machine-Learning- und KI-Baustein einer umfassenderen Data-Analyst-Qualifizierung und führt gezielt in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens ein. Teilnehmende lernen, welche Algorithmentypen es gibt, wie sie in Python umgesetzt und bewertet werden, und wie sich Large Language Models sinnvoll in die tägliche Analysearbeit einbinden lassen – inklusive eines kritischen Blicks auf Bias und Fairness in KI-Modellen.

Modul 1 – Grundlagen des maschinellen Lernens Bevor einzelne Algorithmen im Detail behandelt werden, klärt dieser Block die konzeptionellen Grundlagen: Was unterscheidet maschinelles Lernen von klassischer Datenanalyse, und welche grundsätzlichen Lernparadigmen gibt es?

• Einordnung des maschinellen Lernens im Gesamtkontext von Data Analytics
• Unterschied zwischen Supervised Learning und Unsupervised Learning
• Typischer Ablauf eines Machine-Learning-Projekts von Daten bis Modell
• Überblick über gängige Algorithmenfamilien und deren Einsatzgebiete
• Grundlegende Begriffe wie Trainings- und Testdaten, Overfitting und Generalisierung
• Rolle von Python als zentrales Werkzeug für die praktische Modellierung

Modul 2 – Regressionsmodelle und Entscheidungsbäume Der zweite Block widmet sich zwei der am häufigsten eingesetzten Modelltypen im Supervised Learning und zeigt, wie sie in Python konkret implementiert werden.

• Lineare Regression zur Vorhersage kontinuierlicher Zielgrößen
• Logistische Regression zur Klassifikation binärer Ausgänge
• Aufbau und Interpretation von Entscheidungsbäumen als nachvollziehbare Modelle
• Bewertung von Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen
• Praktische Implementierung beider Modelltypen in Python
• Typische Stolpersteine wie Overfitting bei zu komplexen Entscheidungsbäumen

Modul 3 – Random Forests, Clustering und neuronale Netze Aufbauend auf den Grundmodellen führt dieser Block in fortgeschrittenere Verfahren ein, die in der Praxis häufig zum Einsatz kommen.

• Random Forests als Ensemble-Methode zur Verbesserung einzelner Entscheidungsbäume
• Clustering-Verfahren zur Erkennung von Gruppen in unstrukturierten Daten
• Auswahl geeigneter Clustering-Ansätze je nach Datenlage
• Erste Einblicke in die Struktur und Funktionsweise neuronaler Netze
• Vergleich klassischer ML-Verfahren mit neuronalen Netzen hinsichtlich Einsatzgebiet und Komplexität
• Einordnung, wann welches Verfahren für eine gegebene Fragestellung sinnvoll ist

Modul 4 – LLMs, KI-Werkzeuge und ethische Aspekte Der letzte Block verbindet die klassischen ML-Verfahren mit dem praktischen Einsatz moderner Sprachmodelle und schärft den Blick für die Grenzen und Risiken von KI-Systemen.

• Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von LLMs in der Datenanalyse
• Nutzung von LLMs zur Unterstützung von Analyse- und Automatisierungsprozessen
• Kombination klassischer ML-Modelle mit KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag
• Bias in Trainingsdaten erkennen und dessen Auswirkungen auf Modellergebnisse verstehen
• Fairness-Aspekte bei der Modellentwicklung und -bewertung berücksichtigen
• Verantwortungsvoller Umgang mit KI-gestützten Analyseergebnissen im beruflichen Kontext

Im praktischen Teil wird jedes vorgestellte Verfahren direkt in Python umgesetzt, damit Theorie und Anwendung eng miteinander verzahnt bleiben.

• Implementierung eines linearen Regressionsmodells anhand eines Beispieldatensatzes
• Aufbau eines logistischen Regressionsmodells zur binären Klassifikation
• Konstruktion und Visualisierung eines Entscheidungsbaums in Python
• Training eines Random-Forest-Modells und Vergleich mit dem Einzelbaum
• Anwendung eines Clustering-Verfahrens auf einen unstrukturierten Beispieldatensatz
• Erste Implementierung eines einfachen neuronalen Netzes
• Bewertung mehrerer Modelle anhand einheitlicher Gütekriterien
• Einsatz eines LLM zur Unterstützung bei der Interpretation von Analyseergebnissen
• Formulierung gezielter Prompts für LLM-gestützte Automatisierungsaufgaben im Datenkontext
• Analyse eines Beispieldatensatzes auf mögliche Bias-Quellen
• Diskussion von Fairness-Kriterien anhand eines konkreten Modellbeispiels
• Präsentation eines eigenen Machine-Learning-Modells mit Begründung der Verfahrenswahl

Der Kurs versteht sich als drittes Modul einer umfassenderen Data-Analyst-Qualifizierung und baut auf grundlegenden Data-Analytics-Kenntnissen auf. Er verbindet klassische Machine-Learning-Verfahren mit einem realistischen, unaufgeregten Blick auf den heutigen Einsatz von LLMs – weder als reines Hype-Thema noch als Ersatz für fundiertes methodisches Verständnis, sondern als ein Werkzeug unter mehreren im Analyse-Alltag.

Der Kurs richtet sich vorrangig an Personen, die sich beruflich neu orientieren und im Bereich Datenanalyse und künstliche Intelligenz Fuß fassen möchten. Vorkenntnisse im IT-Bereich sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich, da die Inhalte grundlegend aufgebaut sind.

• Arbeitsuchende und Karrierewechslerinnen sowie Karrierewechsler mit Interesse an Datenanalyse und KI
• Akademikerinnen und Akademiker, insbesondere aus geisteswissenschaftlichen oder kommunikationstechnischen Fachrichtungen
• Studienabbrecherinnen und Studienabbrecher, die eine neue fachliche Ausrichtung suchen
• Personen mit und ohne anerkannten Berufsabschluss, die sich im Bereich Data Analytics und KI qualifizieren möchten
• Eltern mit Betreuungsverantwortung, für die eine flexible Teilnahme relevant ist

Der Unterricht wird überwiegend als Online-Seminar durchgeführt, teilweise ergänzt durch Präsenzphasen. Theoretische Konzepte zu Machine-Learning-Verfahren werden direkt im Anschluss in Python praktisch umgesetzt, sodass Teilnehmende jedes Verfahren selbst implementieren und dessen Ergebnisse interpretieren. Die Betreuung erfolgt in kleinen Gruppen, was individuelles Feedback zu den praktischen Modellierungsaufgaben ermöglicht.

Das Modul umfasst 165 Unterrichtseinheiten über einen Zeitraum von drei Wochen in Vollzeit. Die Betreuung erfolgt durch eine Trainerin oder einen Trainer für maximal 12 Teilnehmende, was eine enge fachliche Begleitung während der praktischen Python-Übungen ermöglicht.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat als Data-Analyst ab, das die erfolgreiche Teilnahme an diesem Machine-Learning- und KI-Grundlagenmodul bestätigt. Es handelt sich um einen anerkannten Nachweis des Kursanbieters, kein staatlich reguliertes Prüfungszertifikat.

Machine Learning und der durchdachte Einsatz von KI-Werkzeugen gehören zu den gefragtesten Kompetenzen im Data-Analytics-Umfeld. Wer versteht, wie Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume und Clustering-Verfahren funktionieren, kann Analyseergebnisse nicht nur anwenden, sondern auch kritisch einordnen und deren Grenzen erkennen – ein Vorteil gegenüber rein werkzeugorientiertem Wissen. Besonders wertvoll ist die Verbindung aus klassischen ML-Verfahren und dem praktischen Umgang mit LLMs: Statt Sprachmodelle ungeprüft einzusetzen, lernen Teilnehmende, wann ein LLM sinnvoll unterstützen kann und wo strukturierte Modelle wie Regression oder Random Forests die verlässlichere Wahl sind. Die Auseinandersetzung mit Bias und Fairness schärft zudem den Blick für die Grenzen automatisierter Entscheidungsfindung. Als Teil einer umfassenderen Data-Analyst-Qualifizierung öffnet dieses Modul den Weg in Tätigkeitsfelder wie Data Analytics, KI-gestützte Prozessoptimierung und erste Positionen im Machine-Learning-Umfeld, insbesondere für Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger, die einen strukturierten fachlichen Einstieg suchen.