Data Science mit Python: Algorithmen & Modelle – Kurs

Der Kurs Data Science mit Python: Algorithmen, Methoden und Modelle geht über den reinen Werkzeugkasten hinaus und stellt die algorithmische Modellierung in den Mittelpunkt. Nach einer soliden Grundlage in SQL und Python-basierter Datenanalyse mit pandas vertiefen sich die Teilnehmenden in überwachte Lernverfahren, deren Validierung und Optimierung – und erweitern ihr Methodenspektrum um die Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark. Damit richtet sich dieser Kurs an Personen, die nicht nur Daten aufbereiten, sondern Modelle systematisch trainieren, bewerten und auf umfangreiche Datenbestände skalieren möchten.

Der erste Block vermittelt SQL und relationale Datenbanken als Fundament jeder strukturierten Datenarbeit. Bevor an Algorithmen gedacht wird, müssen Daten zuverlässig aus ihren Quellsystemen extrahiert werden können.

• Grundlagen der SQL-Syntax und zentraler Befehle
• Erstellen, Verwalten und Abfragen von Datenbanken
• komplexe Abfragen und Datenmanipulationen an relationalen Tabellen
• Vorbereitung von Datenbankauszügen für die weitere Analyse in Python

Der zweite Block führt in Python und pandas als Analysewerkzeug ein und schafft damit die Brücke zwischen Datenbankwelt und algorithmischer Modellierung.

• Einführung in Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Import, Bereinigung und Analyse von Daten mit pandas
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib und seaborn
• Aufbau strukturierter Analyseworkflows als Vorstufe zur Modellierung

Der dritte Block behandelt die Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark sowie die Interpretation von Modellergebnissen – ein Schwerpunkt, der diesen Kurs von reinen Einstiegsformaten abhebt, da hier explizit Big-Data-Technologien zum Einsatz kommen.

• Einführung in die Verarbeitung von Big Data mit PySpark
• skalierbare Datenverarbeitung und -analyse an umfangreichen Datensätzen
• Interpretation von Modellergebnissen und verständliche Kommunikation der Befunde
• Grenzen klassischer pandas-Verarbeitung gegenüber verteilten Systemen

Der vierte Block vertieft überwachte Lernverfahren als methodischen Schwerpunkt des Kurses. Hier steht nicht die Breite der Verfahren, sondern deren korrekte Anwendung, Validierung und Bewertung im Zentrum.

• überwachte Lernalgorithmen erlernen und auf praktische Probleme anwenden
• Modelltraining, Validierung und Hyperparameteroptimierung
• Performancebewertung und systematischer Vergleich unterschiedlicher Modelle
• Überblick über Machine-Learning-Techniken und Abgrenzung überwacht/unüberwacht

Im Praxisteil werden die Methoden aus allen Blöcken an konkreten Datensätzen zusammengeführt, sodass ein vollständiger analytischer Workflow entsteht.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen an einer mehrtabelligen Datenbank
• Aufbau eines vollständigen pandas-Workflows von Import bis Analyse
• Visualisierung eines Datensatzes mit matplotlib und seaborn
• Verarbeitung eines umfangreichen Datensatzes mit PySpark
• Training eines überwachten Lernmodells an einem realen Beispieldatensatz
• systematische Hyperparameteroptimierung am eigenen Modell
• Durchführung einer Modellvalidierung mit geeigneten Kennzahlen
• Vergleich mehrerer Modellansätze anhand ihrer Performance
• Interpretation und Kommunikation von Modellergebnissen an ein Fachpublikum
• Erarbeitung eines Analyseberichts zu den eigenen Ergebnissen
• Diskussion von Grenzen und Fehlerquellen der eingesetzten Modelle
• Abschlussprojekt: vollständiger Weg von der SQL-Abfrage bis zum validierten Modell

Der Kurs ist bewusst so aufgebaut, dass die Teilnehmenden am Ende nicht nur einzelne Algorithmen kennen, sondern deren korrekte Validierung und Optimierung als methodisches Handwerk beherrschen – ergänzt um die Fähigkeit, auch umfangreiche Datenmengen mit PySpark zu verarbeiten.

Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus unterschiedlichen fachlichen Hintergründen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und ein ausgeprägtes Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Aufgrund der geforderten Zugangsvoraussetzungen eignet sich der Kurs eher für Personen mit akademischem Hintergrund oder vergleichbarer Berufserfahrung als für blutige Anfänger.

• Fachkräfte mit Hochschulabschluss, die in Richtung Data Science umsatteln möchten
• Berufstätige mit relevanter Erfahrung, die ihre Kenntnisse in Modellvalidierung vertiefen wollen
• IT-affine Mitarbeitende, die den Umgang mit großen Datenmengen erlernen möchten
• Personen, die bereits SQL- oder Python-Grundkenntnisse besitzen und diese methodisch vertiefen wollen
• Fachkräfte, die Modellergebnisse zukünftig fundiert bewerten und kommunizieren müssen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format angeboten und verbindet damit Präsenz- mit Online-Lernanteilen. Angeboten werden überwiegend Vollzeit-, teils auch Teilzeitvarianten. Jeder Methodenblock wird zunächst konzeptionell eingeführt und anschließend an konkreten Datensätzen umgesetzt, wobei besonderer Wert auf die korrekte Validierung und den Vergleich unterschiedlicher Modellansätze gelegt wird.

Der Kurs deckt vier aufeinander aufbauende Themenblöcke ab, die von SQL-Grundlagen über Python-Analyse und Big-Data-Verarbeitung bis zur vertieften Modellvalidierung reichen. Je nach gewählter Zeitvariante – überwiegend Vollzeit, teils Teilzeit – ergibt sich ein unterschiedlicher zeitlicher Gesamtrahmen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen. Sie dokumentiert die erworbenen Kenntnisse in SQL, Python-basierter Datenanalyse, Big-Data-Verarbeitung mit PySpark sowie in der Validierung überwachter Lernmodelle.

Wer Modelle nicht nur trainieren, sondern auch sauber validieren, optimieren und mit anderen Ansätzen vergleichen kann, hebt sich deutlich von Fachkräften ab, die Algorithmen nur oberflächlich anwenden. Dieser Kurs legt genau darauf den Schwerpunkt und vermittelt damit ein methodisches Rüstzeug, das in datengetriebenen Projekten häufig den Unterschied zwischen einem funktionierenden und einem tatsächlich verlässlichen Modell ausmacht. Die zusätzliche Kompetenz im Umgang mit PySpark erweitert den Einsatzbereich der Absolvierenden über klassische pandas-Analysen hinaus auf Szenarien mit großen, verteilt vorliegenden Datenmengen, wie sie in vielen Unternehmen mit wachsendem Datenvolumen zunehmend Realität sind. Das macht die erworbenen Kenntnisse auch für Rollen mit Big-Data-Bezug relevant. Durch die geforderten Zugangsvoraussetzungen – Hochschulabschluss oder vergleichbare Erfahrung sowie Eignungstest – profitieren Teilnehmende zudem von einer homogeneren Lerngruppe mit vergleichbarem Ausgangsniveau, was eine vertiefte Auseinandersetzung mit Validierungsmethoden und Modellvergleichen im gemeinsamen Austausch erleichtert.