Data Science & AI

Daten sind die Grundlage moderner Geschäftsentscheidungen, und Data Scientists gehören zu den gefragtesten Profilen auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Dieses Bootcamp bringt Einsteiger in einem intensiven Vollzeitprogramm auf das Niveau, das für einen echten Berufseinstieg als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder KI-Spezialist notwendig ist. Das Curriculum reicht von grundlegenden Datenbankabfragen und Python-Programmierung über statistische Modellierung bis hin zu modernen ML-Bibliotheken und Cloud-Infrastruktur. Data Science ist kein Einzelthema, sondern ein Schnittfeld aus Statistik, Programmierung und Domänenwissen. Das Bootcamp behandelt alle drei Dimensionen: die technische Grundlage (Python, SQL, Cloud), die analytisch-statistische Kompetenz (Modellbau, Auswertung, Interpretation) sowie den praktischen Anwendungsbezug (Projekte mit echten Datensätzen, Visualisierung für Stakeholder).

Programmierung und Datenbankfundamente Der Kurs startet mit einem soliden Fundament in Python und relationalen Datenbanken. Diese Grundlagen sind die Voraussetzung für alles Weitere und werden so gründlich behandelt, dass auch Einsteiger sicher damit arbeiten können.

• Python-Syntax, Kontrollstrukturen und Funktionen
• Objektorientierte Programmierung in Python
• SQL-Abfragen, JOINs, Subqueries und Aggregationen
• Datenbankdesign und Normalformenlehre
• Einführung in NoSQL-Konzepte und dokumentenbasierte Datenhaltung
• Versionskontrolle mit Git und Arbeiten in der Kommandozeile

Datenanalyse und Statistik Dieser Block bildet das analytische Herzstück: Wie werden rohe Datensätze in interpretierbare Erkenntnisse verwandelt? Teilnehmende lernen, Daten zu bereinigen, zu transformieren und statistisch korrekt auszuwerten.

• Pandas für Datenmanipulation, Filterung und Aggregation
• NumPy für numerische Operationen und Array-Verarbeitung
• Deskriptive Statistik: Lage- und Streumaße, Verteilungen
• Inferenzielle Statistik: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, p-Werte
• Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
• Explorative Datenanalyse (EDA) an realen Datensätzen

Machine Learning und KI Dieser Abschnitt behandelt maschinelles Lernen sowohl konzeptuell als auch praktisch. Scikit-learn bildet die primäre Implementierungsebene; daneben werden Grundprinzipien neuronaler Netze eingeführt.

• Supervised Learning: lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests
• Unsupervised Learning: Clustering mit K-Means und hierarchischen Methoden
• Modellbewertung: Cross-Validation, Confusion Matrix, ROC-AUC, RMSE
• Feature Engineering und Dimensionsreduktion (PCA)
• Einführung in Deep Learning mit Keras/TensorFlow-Grundkonzepten
• Generative KI und LLM-APIs in analytische Workflows einbetten

Cloud und Deployment Modelle, die nur lokal laufen, sind in der Praxis wertlos. Dieser Block behandelt, wie Data-Science-Pipelines in Cloud-Infrastruktur betrieben werden.

• Azure-Grundlagen: Compute, Storage und ML-spezifische Dienste
• Azure Machine Learning Studio für Modelltraining und -management
• REST-APIs für Modell-Serving bauen
• Containerisierung von ML-Pipelines mit Docker-Grundlagen
• Dateninfrastruktur in der Cloud: Data Lakes und Speicherstrategien
• Grundzüge von MLOps und Modell-Monitoring

Praxisprojekte Alle Themenblöcke werden in Projekten mit echten Datensätzen verankert. Die Projekte bilden das Portfolio, mit dem Absolventen in den Bewerbungsprozess gehen.

• EDA-Analyse eines öffentlich verfügbaren Datensatzes
• Regressionsmodell zur Vorhersage einer kontinuierlichen Zielgröße
• Klassifikationsprojekt mit binärer oder mehrstufiger Zielvariable
• Clustering-Analyse zur Kundensegmentierung
• Visualisierungs-Dashboard für Stakeholder
• Deployment eines ML-Modells als REST-API
• Abschlussprojekt mit vollständigem ML-Pipeline
• Datenbereinigungsprojekte mit stark verrauschten, realen Datensätzen
• Fehleranalyse und iterative Modellverbesserung
• Präsentation von Analyseergebnissen vor der Gruppe
• Dokumentation von Methodik und Ergebnissen
• Kritische Reflexion der Modellgrenzen und ethischer Implikationen

Absolventen verlassen das Bootcamp mit einem GitHub-Portfolio, das mehrere abgeschlossene Data-Science-Projekte zeigt. Diese Projekte decken den gesamten Workflow ab – von der Rohdatenexploration über das Modelltraining bis zum Deployment – und geben Arbeitgebern einen konkreten Eindruck der erworbenen Fähigkeiten.

Das Bootcamp richtet sich an Personen, die neu in das Feld Data Science einsteigen wollen und keine tiefen Vorkenntnisse mitbringen. Besonders geeignet für Menschen, die analytisch denken und den Wunsch haben, aus Daten echte Erkenntnisse zu gewinnen.

• Berufswechsler aus naturwissenschaftlichen, wirtschaftswissenschaftlichen oder technischen Feldern ohne Programmierhintergrund
• Hochschulabsolventen, die theoretisches Statistikwissen praxisnah anwenden wollen
• Datenaffine Personen aus kaufmännischen Berufen, die tiefer in die Analyse einsteigen wollen
• IT-Fachkräfte ohne ML-Kenntnisse, die ihren Stack erweitern wollen
• Personen, die bereits als Data Analyst tätig waren und auf ML-Niveau aufsteigen möchten

Der Unterricht wechselt zwischen Live-Erklärungen, bei denen Trainer Analysen und Modelle in Echtzeit demonstrieren, und langen selbstgesteuerten Arbeitsphasen, in denen Teilnehmende eigenständig an Datensätzen arbeiten. Pair-Work-Sessions fördern den gegenseitigen Austausch und das kollaborative Lösen von Datenproblemen. Regelmäßige Präsentationen der eigenen Ergebnisse trainieren die Fähigkeit, Analyseergebnisse nicht-technischen Stakeholdern verständlich zu machen – eine Kernkompetenz für den Berufsalltag.

Das Bootcamp ist ein Vollzeit-Intensivprogramm. Die Gesamtdauer liegt je nach Durchführungsformat zwischen 15 und 24 Wochen; die wöchentliche Lernbelastung entspricht einem Vollzeitjob. Neben den geführten Kurseinheiten werden Teilnehmende regelmäßig an eigenständigen Projektphasen arbeiten.

Der Abschluss umfasst ein trägerinternes Zertifikat der Coding School. Zusätzlich werden Teilnehmende auf externe Zertifizierungen vorbereitet, darunter Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900), Python Entry-Level Programmer (PCEP) sowie den Scikit-learn Associate Practitioner. Diese Nachweise belegen konkrete Fachkompetenz in den Kerntechnologien des Kurses und sind als Ergänzung zum Portfolio-Nachweis zu verstehen.

Data Scientists und Machine Learning Engineers zählen zu den bestbezahlten Fachkräften im deutschsprachigen Raum, und die Nachfrage übersteigt das Angebot deutlich. Unternehmen in allen Sektoren – von der Industrie über den Handel bis zu Finanzdienstleistern – suchen nach Personen, die aus Rohdaten wertbare Erkenntnisse ziehen können. Wer am Ende dieses Bootcamps ein Portfolio mit echten ML-Projekten vorweisen kann, hat einen konkreten Bewerbungsvorteil gegenüber Kandidaten mit rein theoretischem Background. Die Abdeckung des gesamten Data-Science-Workflows – von SQL und EDA über Modellbau bis zum Cloud-Deployment – macht Absolventen zu vielseitigen Kandidaten. In frühen Berufsjahren ist es oft wichtiger, den Gesamtprozess zu verstehen, als in einer einzigen Technologie perfekt zu sein. Diese Breite eröffnet Einstiegsmöglichkeiten in unterschiedlichen Teamkonstellationen, von kleinen Data-Science-Teams in Startups bis zu größeren Analytics-Abteilungen in Konzernen. Die explizite Behandlung von LLMs und generativer KI innerhalb der Ausbildung ist ein zunehmend wichtiger Differenzierungsfaktor. Data Scientists, die wissen, wie man LLM-APIs in Analysepipelines einbettet oder Sprachmodelle für Feature-Engineering nutzt, sind gefragter als solche mit klassischem ML-Fokus allein. Dieser Kurs bereitet auf genau diese Kombination vor.