Data Science (English)

Dieser Intensivkurs vermittelt das vollständige Data-Science-Handwerk in englischer Unterrichtssprache. Von der Datenerhebung und Bereinigung über explorative Analysen bis hin zu Machine-Learning-Modellen und interaktiven Visualisierungen deckt das Programm alle Kernkompetenzen ab, die für eine Tätigkeit als Data Scientist, Data Analyst oder Machine Learning Engineer erforderlich sind. Da der gesamte Unterricht auf Englisch stattfindet, erwerben die Teilnehmenden gleichzeitig die fachsprachliche Ausdrucksfähigkeit, die in internationalen Tech-Unternehmen und datengetriebenen Teams vorausgesetzt wird.

Modul 1 – Python für Data Science Python ist die Lingua franca der Datenwissenschaft. Dieser Abschnitt führt von den Grundlagen der Sprache direkt in datenwissenschaftliche Anwendungsmuster. Die Teilnehmenden schreiben von Anfang an Code, der echte analytische Fragen beantwortet.

• Python-Syntax, Datenstrukturen (Listen, Dictionaries, Sets) und Kontrollfluss
• Funktionen, Module und Pakete – sauber strukturierter Code
• Pandas DataFrames: Einlesen, Filtern, Gruppieren, Zusammenführen
• NumPy-Arrays für numerische Berechnungen und Matrixoperationen
• Datenbankanbindung via Python und SQL-Abfragen
• Jupyter Notebooks und Code-Dokumentation für reproduzierbare Analysen

Modul 2 – Explorative Datenanalyse und Visualisierung Bevor Modelle gebaut werden, muss verstanden werden, was die Daten erzählen. EDA deckt Muster, Anomalien und Verteilungseigenschaften auf und bestimmt, welche Modellierungsansätze sinnvoll sind. Visualisierung macht diese Erkenntnisse kommunizierbar.

• Deskriptive Statistik: Lagemaße, Streuung, Quantile und Verteilungen
• Fehlende Werte und Ausreißer erkennen und behandeln
• Matplotlib und Seaborn: Histogramme, Boxplots, Scatter- und Heatmaps
• Tableau-Grundlagen: Datenverbindungen, Worksheets und interaktive Dashboards
• Storytelling mit Daten: Visualisierungen für nicht-technisches Publikum aufbereiten

Modul 3 – Machine Learning mit scikit-learn Machine Learning ist das analytische Herzstück moderner Data-Science-Projekte. Dieses Modul behandelt die wichtigsten überwachten und unüberwachten Lernverfahren sowie die methodischen Grundlagen ihrer korrekten Anwendung.

• Lineare und logistische Regression als Einstieg in prädiktive Modelle
• Entscheidungsbäume und Ensemble-Methoden (Random Forest, Gradient Boosting)
• k-Means-Clustering und Dimensionsreduktion (PCA)
• Feature Engineering: Kodierung, Skalierung, Merkmalsauswahl
• Modellbewertung: Accuracy, Precision, Recall, F1, RMSE, AUC-ROC
• Train-Test-Split und Cross-Validation zur Vermeidung von Overfitting

Modul 4 – GitHub-Portfolio und englische Fachkommunikation Ein überzeugender GitHub-Account ist für Datenwissenschaftler heute vergleichbar mit einem Architektur-Portfolio. Dieses Modul zeigt, wie Projekte so dokumentiert und präsentiert werden, dass technisch und nicht-technisch interessierte Zielgruppen gleichermaßen angesprochen werden.

• Git-Grundlagen: Commit, Branch, Merge, Pull Request
• Strukturierung eines Data-Science-Projekts im Repository
• README- und Notebook-Dokumentation auf Englisch schreiben
• Präsentation von Analyseergebnissen auf Englisch (mündlich und schriftlich)
• Fachvokabular: Begriffe aus Statistik, ML und Data Engineering sicher verwenden

Der Praxisteil ist vollständig auf Englisch und integriert alle Modulinhalte in durchgängige Projektarbeiten.

• Datensatz von Kaggle importieren, bereinigen und explorativ analysieren
• EDA-Report in englischem Jupyter Notebook verfassen und kommentieren
• Feature-Engineering-Pipeline für einen strukturierten Datensatz aufbauen
• Klassifikationsmodell trainieren, Hyperparameter tunen und Ergebnisse evaluieren
• Regressionsmodell entwickeln und Vorhersageintervalle kommunizieren
• Clusteranalyse durchführen und Segmente inhaltlich beschreiben
• Tableau-Dashboard aus vorbereiteten Daten erstellen und präsentieren
• GitHub-Repository für ein abgeschlossenes Mini-Projekt professionell strukturieren
• Code Review auf Englisch: Feedback geben und kommentieren
• Abschlussprojekt: vollständige Data-Science-Analyse von der Fragestellung bis zur englischsprachigen Ergebnispräsentation

Die Projekte spiegeln typische Aufgaben in internationalen Data-Teams wider: Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, Modelle bauen und die Ergebnisse so aufbereiten, dass Product Manager und Stakeholder fundierte Entscheidungen treffen können.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich gezielt für eine Karriere in der Datenwissenschaft qualifizieren wollen und bereit sind, die technischen Inhalte vollständig in englischer Sprache zu erarbeiten. Typische Teilnehmerprofile umfassen diese Hintergründe

• Berufseinsteiger und Quereinsteiger mit Affinität für abstrakte Problemlösungen und quantitatives Denken
• Personen aus IT-nahen Bereichen (z. B. Web-Entwicklung, IT-Support, Systemadministration), die in Data-Rollen wechseln möchten
• Studienabbrecher oder Absolventen nicht-technischer Fächer mit nachweislichem Interesse an Datenanalyse
• Fachkräfte, die in internationalen Unternehmen oder auf dem englischsprachigen Jobmarkt tätig werden wollen
• Berufserfahrene aus Bereichen wie Controlling, Marktforschung oder Logistik mit dem Ziel, ihre analytischen Werkzeuge auf Machine Learning auszuweiten

Sämtliche Kurseinheiten – Erklärungen, Diskussionen, Übungen, Feedback-Runden – finden auf Englisch statt. Diese Immersionssituation ist kein Nebeneffekt, sondern Programmprinzip: Wer in internationalen Data-Teams arbeiten will, muss Fachdiskussionen auf Englisch souverän führen können. Methodisch wechseln sich Live-Coding-Sessions, geführte Übungen an realen Datensätzen und eigenständige Projektarbeit ab. Peer Learning spielt eine wesentliche Rolle: Code Reviews und gemeinsame Analyse-Diskussionen auf Englisch trainieren sowohl technische als auch kommunikative Fähigkeiten parallel.

Das Kursformat ist als Intensivprogramm mit hohem Zeitaufwand konzipiert; genaue Dauer und wöchentliche Stunden variieren je nach Anbieter und werden bei der Anmeldung verbindlich mitgeteilt. Zwei spezialisierte Anbieter halten rund 96 Angebote vor, was flexible Startzeitpunkte ermöglicht.

Absolventen erhalten das trägerinterne Zertifikat der anbietenden Einrichtung, das die absolvierten Inhalte und erworbenen Kompetenzen dokumentiert. Das GitHub-Portfolio, das im Verlauf des Kurses aufgebaut wird, ist häufig ein gewichtigeres Signal für potenzielle Arbeitgeber als das formale Zertifikat – es zeigt direkt die Fähigkeit, echte Datenprojekte eigenständig umzusetzen.

Data Science auf Englisch zu lernen ist für alle, die in international aufgestellten Unternehmen oder im globalen Stellenmarkt tätig werden wollen, keine Option, sondern Voraussetzung. Die gesamte Fachliteratur, die führenden Bibliotheken und ihre Dokumentationen, die einflussreichen Konferenzen und die meisten relevanten Jobangebote in Tech-Unternehmen sind englischsprachig. Wer Data Science ausschließlich auf Deutsch gelernt hat, steht vor einer zusätzlichen Sprachhürde, sobald er in internationale Kontexte wechselt. Dieser Kurs nimmt diese Hürde von Anfang an: Technische Konzepte wie Feature Importance, Cross-Validation oder Precision-Recall-Trade-offs werden auf Englisch eingeführt und diskutiert – so entsteht keine mentale Übersetzungsschicht, die in der Praxis Tempo kostet. Das macht Absolventinnen und Absolventen in internationalen Bewerbungsverfahren deutlich wettbewerbsfähiger. Das GitHub-Portfolio als konkretes Lernprodukt ist zudem ein echter Differenzierungsvorteil gegenüber Kandidaten, die Kurszertifikate ohne nachvollziehbare Projekt-Praxis vorweisen. Arbeitgeber im Data-Bereich verlangen zunehmend, Code zu sehen und nicht nur Aussagen darüber zu hören – diesen Anspruch erfüllt das Programm von Anfang an systematisch.