Data Science & AI (English)

Data Science und KI gehören zu den wachstumsstärksten Berufsfeldern der digitalen Wirtschaft. Dieser englischsprachige Intensivkurs führt von den statistischen Grundlagen und Python-Kenntnissen über maschinelles Lernen bis zu modernen KI-Technologien und deren Integration in datengetriebene Anwendungen. Da der Kurs vollständig auf Englisch stattfindet, werden die Teilnehmenden gleichzeitig auf das internationale Arbeitsumfeld vorbereitet, in dem Data Science tatsächlich gelebt wird.

Python und explorative Datenanalyse Den Einstieg bildet Python als Kern-Programmiersprache der Data Science. Die Teilnehmenden lernen nicht nur die Sprachgrundlagen, sondern direkt das datenwissenschaftliche Ökosystem mit Pandas, NumPy und Jupyter.

• Python-Grundlagen: Typen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Klassen
• NumPy: Arrays, Broadcasting, vektorisierte Operationen
• Pandas: DataFrames erstellen, einlesen, bereinigen, transformieren
• Jupyter Notebooks: Struktur, Markdown, Visualisierungen einbetten
• Explorative Datenanalyse (EDA): Verteilungen, Ausreißer, fehlende Werte
• Datensätze von APIs und CSV-Dateien laden und aufbereiten

Statistik und Datenvisualisierung Ohne statistische Grundlagen sind Machine-Learning-Ergebnisse nicht interpretierbar. Dieses Modul verbindet mathematische Konzepte mit ihrer direkten Anwendung auf Datensätze und deren visueller Kommunikation.

• Deskriptive Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Normalverteilung
• Inferenzstatistik: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, p-Werte
• Korrelation und Kausalität korrekt einordnen
• Matplotlib und Seaborn: Histogramme, Boxplots, Heatmaps, Scatter Plots
• Plotly für interaktive Visualisierungen und Dashboards
• Daten für nichttechnische Zielgruppen visuell aufbereiten

Machine Learning mit Scikit-learn Das zentrale Modul behandelt die wichtigsten Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Praktische Projekte mit realen Datensätzen stehen im Vordergrund, nicht Mathematik um ihrer selbst willen.

• Supervised Learning: lineare und logistische Regression, Decision Trees, Random Forests
• Unsupervised Learning: K-Means, DBSCAN, PCA und Dimensionsreduktion
• Feature Engineering und Feature Selection
• Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV
• Modellbewertung: Accuracy, Precision, Recall, F1, AUC-ROC
• Pipelines in Scikit-learn für reproduzierbare ML-Workflows

SQL, Cloud und Azure Machine Learning Datenanalysten und Data Scientists arbeiten täglich mit Datenbanken und Cloud-Infrastrukturen. Dieses Modul vermittelt die notwendigen Werkzeuge für produktive Datenzugriffe und cloud-basiertes Modelltraining.

• SQL-Grundlagen: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, Unterabfragen
• Datenbankdesign und Normalisierung für analytische Zwecke
• Azure Machine Learning: Workspace, Compute, Experimente und Pipelines
• Modelle in Azure deployen und als Endpunkt verfügbar machen
• Datenspeicherung und -zugriff mit Azure Blob Storage und Azure Data Lake
• MLflow für Experiment-Tracking und Modell-Versionierung

KI-Integration und Abschlussprojekt Das abschließende Modul verbindet klassisches Machine Learning mit modernen Large-Language-Model-Technologien und mündet in ein eigenständiges Datenprojekt.

• Natural Language Processing: Text-Preprocessing, Tokenisierung, Vektoren
• LLM-APIs: OpenAI, Azure OpenAI, Prompt Engineering für Datenaufgaben
• RAG-Grundlagen: Embedding-Modelle und Vektordatenbanken für Semantic Search
• KI-gestützte Analysepipeline: von Rohdaten bis zum KI-Feature
• Eigenständiges Datenprojekt mit eigenem Datensatz und KI-Komponente
• Präsentation der Projektergebnisse auf Englisch vor dem Kurs-Plenum

Praxisarbeit und Datenprojekte Über den gesamten Kursverlauf hinweg bearbeiten die Teilnehmenden reale Datensätze aus verschiedenen Domänen und entwickeln dabei ein breites methodisches Repertoire.

• Datenqualitätsprüfung und Bereinigungspipeline für reale Datensätze aufbauen
• End-to-End-Modellierungsprojekt vom rohen Datensatz bis zum Deployment
• Dashboard mit interaktiven Visualisierungen für eine Zielgruppe außerhalb der Data Science erstellen
• SQL-Abfragen für analytische Fragen über einen relationalen Datensatz schreiben
• Einen NLP-Klassifikator für Textkategorisierung entwickeln und bewerten
• Azure-ML-Pipeline für automatisiertes Training und Evaluation einrichten
• KI-Feature in eine Python-Anwendung integrieren und dokumentieren
• Technische Dokumentation in Jupyter Notebooks professionell gestalten
• Datenprojekt in einem Team nach agilen Methoden koordinieren
• Peer-Reviews von Modellentscheidungen und Datenpipelines durchführen
• Ergebnisse unterschiedlicher ML-Modelle vergleichen und begründet auswählen
• Abschlussprojekt inklusive Code, Dokumentation und Präsentation vollständig abliefern

Wer diesen Kurs abschließt, kann unmittelbar in datengetriebenen Projekten mitwirken — mit einem Portfolio, das reale Datenprojekte und eine KI-integrierte Anwendung enthält. Damit ist der Einstieg in Junior-Positionen als Data Analyst, Data Scientist oder Machine Learning Engineer realistisch.

Der Kurs richtet sich an Personen, die in das Berufsfeld Data Science einsteigen möchten — unabhängig von einem spezifischen Vorberuf, aber mit einer klaren Affinität zu analytischem Denken und Daten.

• Berufswechsler aus kaufmännischen, technischen oder wissenschaftlichen Feldern mit Interesse an Datenarbeit
• Absolventen anderer Fachrichtungen, die Datenanalyse und KI als Karriereweg erkunden
• IT-Affinierte ohne formale Statistik- oder Programmierkenntnisse, die einen strukturierten Einstieg suchen
• Personen mit guten Englischkenntnissen, die in internationalen Data-Science-Teams arbeiten möchten
• Technikaffine Quereinsteiger, die für eine konkrete Junior-Stelle gezielt qualifiziert werden wollen

Die Weiterbildung ist als Vollzeit-Intensivprogramm konzipiert. Theorie und Praxis wechseln sich in kurzen Zyklen ab: Neue Konzepte werden eingeführt, sofort an konkreten Datensätzen erprobt und dann in Teamprojekten vertieft. Englisch ist durchgängig Arbeitssprache, was den Übergang in internationale Data-Science-Teams beschleunigt. Jupyter Notebooks sind das zentrale Arbeitsinstrument, in dem Analyse, Dokumentation und Präsentation zusammenfließen.

Der Kurs ist als mehrmonatiges Vollzeitprogramm angelegt. Auf dem deutschen Markt sind vergleichbare Data-Science-Intensivkurse typischerweise auf mehrere Monate ausgelegt, mit strukturierten Lernphasen für Python und Statistik, Machine Learning sowie Cloud und KI-Integration.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Abschlusszertifikat, das die vollständig absolvierten Kursmodule und erworbenen Kompetenzen dokumentiert. Das Zertifikat ist kein staatlich anerkannter Abschluss, gilt aber in der Praxis — vor allem in Kombination mit einem Projekt-Portfolio — als glaubwürdiger Nachweis für eine intensive, praxisorientierte Data-Science-Qualifizierung.

Data Scientists und Machine Learning Engineers gehören zu den gefragtesten Fachkräften auf dem deutschen und europäischen Arbeitsmarkt. Wer Python, Scikit-learn und SQL beherrscht und dazu LLM-APIs einzusetzen weiß, erfüllt die Kernanforderungen vieler Junior-Positionen — und das in einem Berufsfeld, das auch für Quereinsteiger offen ist, sofern die Kompetenz praktisch nachgewiesen werden kann. Das Besondere dieses Kurses liegt in der Verbindung von klassischem maschinellen Lernen und moderner KI-Integration. LLM-APIs, RAG-Architekturen und Embedding-Modelle sind in modernen Data-Pipelines keine Exoten mehr. Wer beides versteht — sowohl die statistischen Grundlagen als auch die praktische Anwendung von Sprachmodellen — verfügt über ein Profil, das über das klassische Data-Analyst-Bild hinausgeht. Der englischsprachige Unterricht ist gleichzeitig eine fachliche und eine sprachliche Qualifizierung. Data Science passiert international: Stack Overflow, arXiv, GitHub, Kaggle — alle diese Plattformen, auf denen der Austausch der Community stattfindet, sind auf Englisch. Wer seinen Kurs auf Englisch absolviert hat, ist direkt in diesem Ökosystem zu Hause.