Data Science - Spezialisierung

Wer bereits mit Python, SQL und grundlegender Datenanalyse vertraut ist, steht vor der Frage: Wie komme ich in anspruchsvollere Rollen, die Machine Learning, KI-Modelle und fortgeschrittene Analytik erfordern? Dieser Aufbaukurs gibt eine klare Antwort — durch ein strukturiertes Programm, das bestehende Kenntnisse gezielt erweitert und zu einem spezialisierten Kompetenzprofil ausbaut. Das Curriculum deckt fünf inhaltliche Schwerpunkte ab: vertieftes Machine Learning mit Python, Datenmanagement und Visualisierung auf Azure-Basis (DP-900/PL-300), fortgeschrittene Analyseverfahren mit Zertifizierungsvorbereitung für CertNexus CDSP, KI-Integration über Azure Cognitive Services (AI-900/AI-102) und Deep Learning mit PyTorch. Diese Kombination macht den Kurs zu einem der umfangreichsten Spezialisierungsprogramme im deutschsprachigen Weiterbildungsmarkt für Data Science.

Vertiefung Python und Machine Learning Der Einstieg dieses Spezialisierungskurses geht deutlich über Python-Grundlagen hinaus. Fokus liegt auf dem Aufbau und der Evaluation von Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen mit Scikit-learn sowie auf der Strukturierung des gesamten ML-Workflows von der Merkmalsextraktion bis zur Modellvalidierung. Ein Klassifikationsmodell für Kundendaten dient als durchgehendes Praxisbeispiel, an dem Overfitting, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning konkret geübt werden.

• Scikit-learn: Modelltraining, Pipelines, Kreuzvalidierung
• Klassifikation: Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines
• Regression und Clustering: Einsatzszenarien und Modellauswahl
• Feature Engineering: Merkmalsselektion, Skalierung, Enkodierung
• Modellvalidierung und Fehleranalyse: Confusion Matrix, ROC, RMSE

Datenmanagement und Analyse (DP-900 / PL-300) Aufbauend auf Grundkenntnissen werden hier erweiterte Konzepte der Datenhaltung in Azure und der Visualisierung mit Power BI vermittelt. Die Teilnehmenden lernen, komplexe Datenmodelle zu erstellen, fortgeschrittene DAX-Formeln zu schreiben und interaktive Berichte für Managementpräsentationen aufzubauen. Ein vollständiges Management-Dashboard mit mehreren Datenquellen bildet das Praxisziel dieses Moduls.

• Erweiterte Azure-Datendienste: Data Factory, Synapse Analytics, Data Lake
• Power BI Advanced: Datenmodellierung, Row-Level Security, Composite Models
• DAX-Formeln für anspruchsvolle KPI-Definitionen und Zeitreihenanalysen
• Interaktive Dashboards mit Drill-Through und dynamischen Filtern
• Praxisbeispiel: Management-Dashboard mit drei integrierten Datenquellen

Fortgeschrittene Analysemethoden (CertNexus CDSP) Der CDSP — Certified Data Science Practitioner — ist eine herstellerneutrale Zertifizierung, die einen vollständigen Data-Science-Prozess abdeckt: von der Problemdefinition über die explorative Datenanalyse bis zur Modellkommunikation. Dieses Modul richtet den Kursinhalt eng an den CDSP-Domänen aus und vermittelt explorative Analyseverfahren, Prognosemodelle und Methoden zur Ergebniskommunikation in Projektstrukturen.

• Explorative Datenanalyse: univariate, bivariate und multivariate Verfahren
• Prognosemodelle: ARIMA, Prophet, einfache Ensembles
• Feature Importance und Modellinterpretierbarkeit (SHAP-Grundlagen)
• Kommunikation von Analyseergebnissen an nicht-technische Stakeholder
• Praxisbeispiel: Prognosemodell für Kampagnensteuerung im Marketing

KI-Integration mit Azure (AI-900 / AI-102) Azure bietet eine wachsende Palette von Cognitive Services, die KI-Funktionalitäten — Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Übersetzung, Anomalieerkennung — ohne eigenes Modelltraining zugänglich machen. Dieses Modul vermittelt, wie diese Dienste in Anwendungen integriert werden, und bereitet gleichzeitig auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfungen AI-900 und AI-102 vor.

• Azure Cognitive Services: Computer Vision, Language, Speech, Decision
• REST-API-Aufrufe und SDK-Integration in Python
• Azure Machine Learning Studio: Experimente, Deployments, Endpoints
• Responsible AI: Fairness, Transparenz, Datenschutz im KI-Kontext
• Praxisbeispiel: Chatbot mit Azure Language Understanding und Bot Framework

Deep Learning mit PyTorch Das abschließende Modul führt in neuronale Netze und tiefe Lernarchitekturen ein. Die Teilnehmenden bauen eigene Netzwerke für Klassifikationsaufgaben, trainieren sie auf vorbereiteten Datensätzen und lernen, Trainingsverläufe zu analysieren und zu optimieren. Transfer Learning mit vortrainierten Modellen rundet das Modul ab.

• Grundlagen neuronaler Netze: Schichten, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation
• PyTorch: Tensoren, Autograd, Datenlader, Trainingsschleifen
• Convolutional Neural Networks für Bildklassifikation
• Transfer Learning: vortrainierte Modelle anpassen und finetunen
• Praxisbeispiel: Bildklassifikationsmodell auf einem öffentlichen Datensatz

Praktische Übungen Die eigenständigen Übungsphasen verteilen sich über alle Module und verdichten sich zu einem abgeschlossenen Spezialisierungsprojekt.

• Entwicklung und Evaluation eines ML-Modells mit Scikit-learn
• Aufbau eines Management-Dashboards in Power BI mit mindestens zwei Datenquellen
• Explorative Analyse eines realen Datensatzes nach CDSP-Methodik
• Prognosemodell erstellen, validieren und Ergebnisse dokumentieren
• Integration eines Azure Cognitive Service in eine einfache Python-Anwendung
• Training eines CNN mit PyTorch auf einem vorbereiteten Bilddatensatz
• Transfer-Learning-Experiment: vortrainiertes Modell auf neuen Datensatz anpassen
• Kritische Einordnung von Modellausgaben auf Verzerrungen und Fehlklassifikationen
• Stakeholder-gerechte Präsentation eines Analyseprojekts
• Peer-Auswertung von Modellentscheidungen und Methodenwahl
• Dokumentation des gesamten Projekts als reproduzierbares Notebook
• Abschlusspräsentation des Spezialisierungsprojekts

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte mit soliden Grundkenntnissen, die ihre Kompetenzen in Richtung fortgeschrittener Data-Science-Rollen weiterentwickeln wollen. Gut geeignet ist er für

• Data Analysts, die in Machine Learning und KI-Modellierung aufsteigen wollen
• IT-Fachkräfte und Entwickler mit Python-Kenntnissen und Analytik-Interesse
• Business Analysts, die quantitative Methoden vertiefen wollen
• Fachkräfte aus Controlling oder Marketing mit starkem Datenfokus
• Data Scientists, die Zertifizierungen und neue Frameworks ergänzen wollen

Das Programm ist als Combined-Learning-Format konzipiert: Instruktionseinheiten wechseln sich mit intensiven Praxisaufgaben ab, die an realen Datensätzen und echten Infrastrukturumgebungen durchgeführt werden. Projekte werden in eigenständigen Arbeitsphasen umgesetzt und in der Gruppe kritisch besprochen. Der Kurs ist sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit verfügbar.

Aufgrund des umfangreichen Curriculums — fünf thematische Module plus Spezialisierungsprojekt — erstreckt sich der Kurs typischerweise über mehrere Monate. Genaue Angaben zu Stunden und Taktung sind beim jeweiligen Anbieter verfügbar.

Nach Abschluss des Kursprogramms erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Kursinhalt bereitet auf mehrere externe Zertifizierungsprüfungen vor: DP-900, PL-300 (Microsoft), AI-900, AI-102 (Microsoft) sowie CDSP (CertNexus). Diese Prüfungen werden unabhängig bei den jeweiligen Zertifizierungsstellen abgelegt.

Data Science ist eines der wenigen Felder, in denen Qualifikationen zugleich breit und tief gefragt sind. Arbeitgeber suchen Fachkräfte, die Daten nicht nur aufbereiten, sondern Modelle bauen, in Anwendungen integrieren und Ergebnisse erklären können — genau das bildet dieser Kurs ab. Die Kombination aus herstellerneutraler CDSP-Zertifizierungsvorbereitung und Microsoft-spezifischen Inhalten (DP-900, PL-300, AI-900, AI-102) deckt sowohl methodische als auch plattformgebundene Kompetenzanforderungen ab. Deep Learning mit PyTorch ergänzt das Profil um eine Technologie, die in modernen KI-Projekten zunehmend Standard ist. Für Fachkräfte, die sich in Richtung Data-Science-Spezialist, ML-Engineer oder KI-Architekt weiterentwickeln wollen, bietet dieser Kurs eine der dichtesten Spezialisierungsstrecken im deutschen Weiterbildungsmarkt — praxisnah strukturiert und mit direkt verifizierbaren Kompetenznachweisen.