Data Science: Feature Engineering Kurs (Variante 1)

Data Science: Datenaufbereitung und Feature Engineering setzt an einer Stelle an, die in vielen Data-Science-Diskussionen zu kurz kommt: bei der Arbeit, die vor dem eigentlichen Modelltraining steht. Rohdaten sind selten sofort nutzbar, sie enthalten Fehler, Lücken und Inkonsistenzen, und selbst bereinigte Daten müssen erst in Merkmale überführt werden, die ein Machine-Learning-Modell sinnvoll verarbeiten kann. Der Kurs vermittelt genau diesen Weg von der rohen Tabelle bis zum trainingsfähigen Datensatz, unterstützt durch SQL für die Datenabfrage, statistische Methoden für die explorative Analyse und Power BI für die visuelle Kontrolle der Zwischenergebnisse. Feature Engineering wird dabei als eigenständige, entscheidende Disziplin behandelt, nicht als Nebenschritt.

Der erste Block widmet sich der Datenaufbereitung als Grundlage jedes Data-Science-Projekts. Teilnehmende lernen, wie sich unvollständige oder fehlerhafte Daten erkennen und systematisch bereinigen lassen, bevor überhaupt an Modellierung gedacht wird.

• Erkennung fehlender Werte, Duplikate und Ausreißer in Rohdatensätzen
• Strategien zum Umgang mit fehlenden Werten je nach Datenkontext
• Datentransformation und Strukturierung für Machine-Learning-Anwendungen
• Konsistenzprüfung zwischen unterschiedlichen Datenquellen
• Dokumentation von Bereinigungsschritten für Nachvollziehbarkeit

Der zweite Block führt in die explorative Datenanalyse ein und zeigt, wie statistische Methoden genutzt werden, um Muster in den bereinigten Daten sichtbar zu machen. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für spätere Feature-Entscheidungen.

• Deskriptive Statistik zur ersten Einschätzung eines Datensatzes
• Verteilungen, Zusammenhänge und Korrelationen erkennen
• Visuelle explorative Analyse zur Mustererkennung
• Identifikation potenziell relevanter Merkmale anhand erster Auswertungen
• Ableitung datengetriebener Hypothesen für die weitere Analyse

Der dritte Block vertieft die Werkzeugseite mit SQL für die effiziente Abfrage großer Datensätze und Power BI für die visuelle Kontrolle. Beide Werkzeuge werden hier gezielt für den Data-Science-Kontext eingesetzt, nicht als eigenständige BI-Disziplin.

• Joins und Aggregationen zur effizienten Analyse großer Datensätze
• Optimierte SQL-Abfragen für wiederkehrende Analyseprozesse
• Anpassung von Datenbankstrukturen für datenwissenschaftliche Anwendungen
• Aufbau von Power-BI-Dashboards zur Darstellung von Zwischenergebnissen
• DAX-Funktionen für Berechnungen im Rahmen der Datenexploration

Der vierte Block widmet sich dem eigentlichen Feature Engineering und behandelt, wie aus bereinigten und explorierten Daten die Merkmale entstehen, die ein Machine-Learning-Modell tatsächlich verwendet.

• Extraktion relevanter Merkmale aus Rohdaten
• Harmonisierung mehrerer Datenquellen zu einem konsistenten Merkmalssatz
• Skalierung, Normalisierung und Kodierung kategorialer Merkmale
• Erstellung abgeleiteter Merkmale aus bestehenden Datenfeldern
• Feature-Selektionstechniken zur Reduktion auf relevante Merkmale

Im Praxisteil wird der gesamte Weg von der rohen Tabelle bis zum trainingsfähigen Datensatz an einem durchgängigen Beispiel geübt, sodass die einzelnen Schritte nicht isoliert, sondern im Zusammenhang erfahren werden.

• Bereinigung eines Beispieldatensatzes mit fehlenden und fehlerhaften Werten
• Durchführung einer explorativen Analyse mit deskriptiver Statistik
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Aggregation eines mehrtabelligen Datensatzes
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zur Kontrolle von Zwischenergebnissen
• Extraktion neuer Merkmale aus vorhandenen Rohdatenfeldern
• Kodierung kategorialer Variablen für die Weiterverarbeitung
• Skalierung numerischer Merkmale auf eine einheitliche Größenordnung
• Anwendung einer Feature-Selektionstechnik auf einen Beispieldatensatz
• Harmonisierung zweier unterschiedlicher Datenquellen zu einem gemeinsamen Datensatz
• Dokumentation der Feature-Engineering-Entscheidungen für ein Beispielprojekt
• Vergleich der Modellqualität mit und ohne aufbereitete Merkmale
• Präsentation eines fertig aufbereiteten Datensatzes samt Begründung der Entscheidungen

Der Kurs macht deutlich, dass die Qualität eines Machine-Learning-Modells maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten und Merkmale abhängt, nicht allein vom gewählten Algorithmus. Diese Perspektive unterscheidet den Kurs von reinen Modellierungs-Schulungen und schafft ein Verständnis dafür, warum erfahrene Data Scientists einen Großteil ihrer Zeit in Datenaufbereitung und Feature Engineering investieren.

Der Kurs richtet sich an Einsteigende, Quereinsteigende und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, sodass sich der Kurs sowohl für den ersten Einstieg als auch für die gezielte Vertiefung eignet.

• Einsteigende, die eine erste fundierte Grundlage in Data Science suchen
• Quereinsteigende aus fachfremden Bereichen mit Interesse an Datenarbeit
• Fachkräfte aus Forschung oder Reporting, die ihre Datenkompetenz erweitern möchten
• Personen mit Interesse an KI, die die Datengrundlage von Machine-Learning-Modellen verstehen wollen
• Mitarbeitende in technisch geprägten Bereichen, die Datenaufbereitung professionalisieren möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Format statt und verbindet Präsenzphasen mit Online-Lerneinheiten, sodass sich Theorievermittlung und praktische Arbeit an Datensätzen sinnvoll abwechseln. Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt, wobei die praktischen Übungen an durchgängigen Beispieldatensätzen im Mittelpunkt stehen, damit Datenaufbereitung, Analyse und Feature Engineering nicht isoliert, sondern als zusammenhängender Arbeitsprozess erlebt werden.

Der Kurs ist als Vollzeitformat konzipiert und folgt einem aufbauenden Aufbau von der Datenbereinigung über die explorative Analyse bis zum Feature Engineering. Durch die hybride Durchführung wechseln sich angeleitete Einheiten und Phasen des eigenständigen Arbeitens an Datensätzen innerhalb der Kurslaufzeit ab.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kompetenzen in Datenaufbereitung und Feature Engineering bestätigt. Je nach Anbieterausführung ist dieses Zertifikat mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die Teilnehmenden ihre Fähigkeiten an einem praktischen Datenszenario nachweisen.

Data-Science-Projekte scheitern in der Praxis häufiger an unzureichender Datenqualität als an der Wahl des falschen Algorithmus. Wer Datenaufbereitung und Feature Engineering beherrscht, liefert damit einen Beitrag, der in vielen Teams unterschätzt, aber für den Projekterfolg entscheidend ist. Der praktische Nutzen zeigt sich darin, dass Teilnehmende nach dem Kurs aus unstrukturierten oder fehlerhaften Rohdaten eigenständig einen trainingsfähigen Datensatz erstellen können, statt auf bereits aufbereitete Daten angewiesen zu sein. Diese Fähigkeit macht sie in Data-Science- und Analytics-Teams zu einer wertvollen Ergänzung, gerade weil sie einen häufig unterschätzten, aber zeitintensiven Arbeitsschritt selbstständig übernehmen können. Langfristig bildet der Kurs eine solide Grundlage für die Vertiefung in Richtung Machine Learning, Datenbanktechnik oder Business Intelligence, da Datenaufbereitung und Feature Engineering in all diesen Bereichen die gemeinsame Basis darstellen, auf der weiterführende Methoden aufsetzen.