Data Science Developer – Kurs

Der Kurs Data Science Developer (m/w/d) richtet sich an alle, die nicht nur Daten auswerten, sondern die daraus gewonnenen Erkenntnisse auch in lauffähige Software überführen möchten. Im Zentrum steht der komplette Weg von der rohen Datentabelle bis zum trainierten, einsatzbereiten Modell: Datenreinigung mit Pandas, statistische Kenngrößen, klassische Verfahren wie lineare und logistische Regression bis hin zu K-Means-Clustering und ersten neuronalen Netzen. Der Kurs verbindet damit analytisches Handwerk mit der Entwicklerperspektive – Teilnehmende lernen Algorithmen nicht nur zu verstehen, sondern sie so aufzubereiten, dass sie in bestehende Softwareumgebungen integriert werden können.

Der erste Block legt das Fundament der Datenverarbeitung. Teilnehmende lernen, wie Rohdaten in eine analysierbare Form gebracht werden, bevor überhaupt an Modellierung zu denken ist. Ohne saubere Daten liefert kein Algorithmus verlässliche Ergebnisse – dieser Grundsatz zieht sich durch den gesamten Kurs.

• Datenreinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern
• Einführung in Pandas und die Arbeit mit Dataframes
• Berechnung grundlegender statistischer Kenngrößen wie Mittelwert, Median und Streuung
• Datenvisualisierung zur explorativen Analyse von Verteilungen und Zusammenhängen
• Aufbau wiederverwendbarer Datenverarbeitungsroutinen
• Dokumentation von Datenaufbereitungsschritten für nachvollziehbare Analysen

Der zweite Block widmet sich der Modellierung mit klassischen Machine-Learning-Verfahren. Hier verschiebt sich der Fokus von der beschreibenden zur vorhersagenden Analyse: Aus historischen Daten werden Modelle abgeleitet, die zukünftige Werte oder Kategorien vorhersagen.

• Einführung in Machine Learning und den Unterschied zwischen Regression und Klassifikation
• lineare Regression zur Vorhersage numerischer Zielgrößen
• logistische Regression für binäre und mehrklassige Klassifikationsprobleme
• K-fache Kreuzvalidierung zur robusten Bewertung von Modellgüte
• Vermeidung von Overfitting durch geeignete Validierungsstrategien
• Interpretation von Modellkoeffizienten und Vorhersagequalität

Der dritte Block behandelt unüberwachte Verfahren und den Einstieg in neuronale Netze. Teilnehmende erweitern ihr Methodenrepertoire um Ansätze, die auch dann Muster finden, wenn keine vorab bekannten Zielwerte vorliegen.

• K-Means-Clustering zur Gruppierung ähnlicher Datenpunkte
• Bestimmung einer sinnvollen Clusteranzahl
• Grundarchitektur neuronaler Netze: Schichten, Gewichte und Aktivierungsfunktionen
• das Gradientenabstiegsverfahren als zentrales Optimierungsprinzip
• Hyperparameteroptimierung und deren Einfluss auf Trainingsergebnisse
• Vergleich klassischer Verfahren mit neuronalen Ansätzen anhand konkreter Datensätze

Der vierte Block überträgt die erlernten Methoden in die Entwicklerpraxis. Statt Modelle isoliert zu betrachten, lernen die Teilnehmenden, wie datenwissenschaftliche Ergebnisse in Softwareprozesse eingebettet werden – ein Aspekt, der diesen Kurs von rein analytisch ausgerichteten Data-Science-Kursen unterscheidet.

• Strukturierung von Datenpipelines für den Einsatz in Anwendungen
• Aufbereitung trainierter Modelle für die Weiterverwendung in Programmen
• Automatisierung von Datenprozessen mit Python
• Zusammenspiel von Datenanalyse und Softwareentwicklung in Projekten
• Grundlagen der Versionierung von Datenständen und Modellen
• Übertragung analytischer Ergebnisse in nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen

Im Praxisteil wird jeder Methodenblock unmittelbar an eigenen Datensätzen angewendet, sodass Theorie und Umsetzung eng miteinander verzahnt bleiben.

• Bereinigung eines realitätsnahen, fehlerbehafteten Datensatzes
• Aufbau eines vollständigen Dataframes mit mehreren Datenquellen
• Berechnung und Visualisierung statistischer Kenngrößen an Beispieldaten
• Training eines linearen Regressionsmodells und Bewertung der Vorhersagegüte
• Aufbau eines logistischen Regressionsmodells für ein Klassifikationsproblem
• Durchführung einer K-fachen Kreuzvalidierung am eigenen Modell
• Clusteranalyse mit K-Means an einem unstrukturierten Datensatz
• Implementierung eines einfachen neuronalen Netzes von Grund auf
• Optimierung eines Modells mittels Gradientenabstiegsverfahren
• systematische Anpassung von Hyperparametern und Auswertung der Effekte
• Aufbereitung eines trainierten Modells zur Weiterverwendung in einer Anwendung
• Abschlussprojekt: Entwicklung einer datenbasierten Lösung von der Rohdatei bis zum Modell

Der Kurs verzahnt statistisches Grundwissen, Algorithmik und Entwicklerperspektive so eng, dass Teilnehmende am Ende nicht nur Modelle bewerten, sondern sie auch selbst bauen und weiterverarbeiten können. Diese Verbindung aus Analyse und Umsetzung ist der rote Faden des gesamten Lehrgangs.

Der Kurs eignet sich für Personen, die den Übergang von der reinen Datenanalyse zur Entwicklung datenbasierter Softwarelösungen anstreben. Da Python3-Kenntnisse vorausgesetzt werden, richtet er sich weniger an blutige Anfänger, sondern an Personen mit Programmiererfahrung, die diese um Data-Science-Methoden erweitern möchten.

• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die Machine-Learning-Komponenten in ihre Anwendungen integrieren möchten
• Fachkräfte mit Python-Kenntnissen, die sich Richtung Data Science weiterqualifizieren
• Personen aus datengetriebenem Projektmanagement, die technisches Verständnis für Modelle aufbauen wollen
• Quereinsteigende mit Studium oder mehrjähriger Berufserfahrung in einem technischen Bereich
• Fachkräfte, die Automatisierung von Datenprozessen in ihrem Arbeitsumfeld vorantreiben möchten

Der Kurs kombiniert theoretische Einführungen in statistische und algorithmische Grundlagen mit unmittelbarer praktischer Anwendung an Python-Notebooks. Jeder neue Algorithmus wird zunächst konzeptionell erklärt und anschließend an einem konkreten Datensatz umgesetzt, sodass Teilnehmende das Vorgehen direkt nachvollziehen und reproduzieren können. Der Wechsel zwischen Erklärung und eigenständiger Umsetzung am Rechner prägt den gesamten Lehrgang.

Der Umfang des Kurses richtet sich nach der Bandbreite der behandelten Themen, die von Datenreinigung über klassisches Machine Learning bis zu ersten neuronalen Netzen reicht. Der Lehrgang ist so aufgebaut, dass die Blöcke aufeinander aufbauen und in ihrer Gesamtheit ein zusammenhängendes Kompetenzprofil ergeben.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Teilnahmebescheinigung beziehungsweise einem trägerinternen Zertifikat zum Data Science Developer (m/w/d) ab, kein staatlich anerkanntes Examen. Die Bescheinigung dokumentiert die erworbenen Kenntnisse in Datenverarbeitung, statistischer Modellierung und Machine Learning und dient als Nachweis der praktischen Projektarbeiten aus dem Kurs.

Wer Data-Science-Methoden nicht nur anwenden, sondern auch in Software überführen kann, verschafft sich einen klaren Vorteil gegenüber rein analytisch ausgerichteten Fachkräften. Dieser Kurs adressiert genau diese Schnittstelle: Absolvierende verstehen sowohl die statistische Logik hinter den Modellen als auch, wie diese Modelle produktiv nutzbar gemacht werden. Das macht sie zu gefragten Kandidatinnen und Kandidaten für Rollen, in denen Datenanalyse und Softwareentwicklung zusammenlaufen. Im beruflichen Alltag zahlt sich diese Kombination unmittelbar aus: Statt Analyseergebnisse nur zu präsentieren, können Absolvierende sie in automatisierte Prozesse und Anwendungen einbetten. Das reduziert Reibungsverluste zwischen Fachabteilung und IT und macht datenbasierte Entscheidungsfindung in Unternehmen praktikabler und schneller umsetzbar. Gerade weil der Kurs von der Datenreinigung bis zum integrierbaren Modell alle Etappen abdeckt, eignet er sich als solides Fundament für alle, die perspektivisch in Rollen wie Data Engineer oder Machine Learning Engineer hineinwachsen möchten – ohne dabei den direkten Praxisbezug zur Softwareentwicklung zu verlieren.