Data Scientist

Data Science gehört zu den gefragtesten Disziplinen der digitalisierten Wirtschaft. Diese Weiterbildung vermittelt alle wesentlichen Kompetenzen, die für eine berufliche Tätigkeit als Data Scientist erforderlich sind — von der Datenerhebung und -bereinigung über statistische Auswertung und Visualisierung bis hin zu Machine-Learning-Methoden und dem Einsatz von KI-Diensten in der Azure Cloud. Das Programm ist so aufgebaut, dass technisches Fachwissen mit praxisnahen Projekten verknüpft wird. Wer den Kurs abschließt, ist in der Lage, eigenständig datengetriebene Lösungen zu entwickeln, die strategische Entscheidungen in Unternehmen nachhaltig unterstützen. Der Kurs richtet sich an Teilnehmende mit Vorkenntnissen in Python und Statistik, die sich gezielt auf Data Science spezialisieren möchten.

Grundlagen von Data Science und Python Zu Beginn stehen die konzeptionellen Grundlagen der Datenanalyse und der Einsatz von Python als zentrale Programmiersprache im Fokus. Die Teilnehmenden lernen, wie Daten strukturiert beschafft, bereinigt und explorativ ausgewertet werden — praxisnah anhand echter Datensätze aus Unternehmensumgebungen.

• Einführung in Data Science: Methoden, Werkzeuge und Arbeitsweisen
• Python-Grundlagen und wesentliche Bibliotheken (NumPy, Pandas, Matplotlib)
• Datenbereinigung, Transformation und Qualitätssicherung
• Explorative Datenanalyse und statistische Grundkonzepte
• Praxisbeispiel: Bereinigung und Auswertung von Umfragedaten

Datenmanagement und Cloud mit Microsoft DP-900 Dieses Modul vermittelt grundlegendes Verständnis für Datenbank- und Cloud-Konzepte im Azure-Ökosystem. Teilnehmende verstehen, wie relationale und dokumentenbasierte Datenbanken strukturiert sind und wie Daten in Cloud-Umgebungen effizient verwaltet werden — mit Blick auf die Microsoft-Zertifizierung Azure Data Fundamentals (DP-900).

• Konzepte relationaler Datenbanken und SQL-Grundlagen
• NoSQL-Datenmodelle: Dokument-, Schlüssel-Wert- und Graphdatenbanken
• Datenverwaltung in der Microsoft Azure Cloud
• Grundlagen von Azure SQL, Cosmos DB und weiteren Datendiensten
• Praxisbeispiel: Aufbau einer Kundendatenbank in Azure SQL

Datenvisualisierung mit Microsoft Power BI (PL-300) Im dritten Block erlernen die Teilnehmenden, wie Daten für Entscheidungsträger aufbereitet und in interaktive Dashboards überführt werden. Power BI wird dabei von der Datenanbindung über die Modellierung bis zur Veröffentlichung vollständig durchgearbeitet. Dieses Modul bereitet auf die Prüfung PL-300: Power BI Data Analyst Associate vor.

• Datenquellen einbinden und transformieren mit Power Query
• Datenmodellierung und DAX-Grundlagen für Berechnungen
• Visualisierungstypen und best practices für Dashboards
• Veröffentlichung, Freigabe und Sicherheit in Power BI Service
• Praxisbeispiel: Erstellung eines KPI-Dashboards zur Geschäftssteuerung

Machine Learning und KI (CDSP und AI-900) Dieses Modul bildet das methodische Herzstück des Kurses. Teilnehmende arbeiten sich in die Entwicklung und das Training von ML-Modellen ein und lernen grundlegende KI-Konzepte kennen, die hinter modernen Azure Cognitive Services stehen. Die Inhalte bereiten auf die Prüfungen des CertNexus Certified Data Science Practitioner (CDSP) und Microsoft AI-900 vor.

• Grundlagen überwachten und unüberwachten Lernens
• Klassifikation, Regression und Clusteringverfahren praktisch anwenden
• Modellbewertung: Metriken, Kreuzvalidierung und Overfitting vermeiden
• Einführung in Azure KI-Dienste: Vision, Language, Decision, Speech
• Praxisbeispiel: Entwicklung eines Prognosemodells für Kundenabwanderung

Fortgeschrittene Methoden: AI-102, Deep Learning und MLOps Im abschließenden Modul vertiefen die Teilnehmenden ihr Wissen durch moderne Verfahren und produktionsnahe Workflows. PyTorch wird als Deep-Learning-Framework eingesetzt; MLOps-Konzepte sorgen dafür, dass entwickelte Modelle zuverlässig in Betrieb gehen. Dieses Modul bereitet auf die Prüfung AI-102: Azure AI Engineer Associate vor.

• Azure Machine Learning Service: Experimente, Pipelines und Deployment
• Deep-Learning-Architekturen mit PyTorch: CNNs, RNNs, Transformer
• Sprach- und Textverarbeitung mit Azure Cognitive Services
• MLOps: Versionierung, Monitoring und Automatisierung von ML-Workflows
• Praxisbeispiel: Entwicklung eines Sprachverarbeitungsmodells mit Azure

Praxisblock Neben den modulbezogenen Praxisbeispielen werden kursbegleitend eigenständige Aufgaben und Fallstudien bearbeitet, die den gesamten Data-Science-Workflow abbilden — von der Problemdefinition über die Modellentwicklung bis zur Ergebniskommunikation.

• Datenbeschaffung und Quellenanalyse für ein reales Anwendungsproblem
• Datenbereinigung und Feature Engineering für ML-Zwecke
• Explorative Analyse und visuelle Aufbereitung der Daten
• Auswahl und Training geeigneter Modelltypen
• Evaluation, Vergleich und Auswahl des besten Modells
• Hyperparameter-Optimierung und Modellverbesserung
• Implementierung eines einfachen Prediction-Endpoints
• Dashboarding der Modellergebnisse mit Power BI
• Dokumentation und Präsentation der Projektergebnisse
• Kritische Reflexion ethischer und datenschutzrechtlicher Aspekte
• Ableitung handlungsorientierter Empfehlungen für Stakeholder
• Peer-Review und Qualitätssicherung im Team

Data Science-Projekte entstehen im Spannungsfeld zwischen technischen Möglichkeiten, organisatorischen Anforderungen und gesellschaftlicher Verantwortung. Deshalb werden Fragen der Datengouvernanz, Fairness bei algorithmischen Entscheidungen und regulatorische Rahmenbedingungen (DSGVO) als integraler Bestandteil in die Lehreinheiten eingebettet — nicht als separates Thema, sondern als Querschnittsperspektive. Der Praxisblock baut auf den Modulen auf und gibt Teilnehmenden die Möglichkeit, ihr Wissen in einem zusammenhängenden Projekt anzuwenden. Dies fördert nicht nur die fachliche Tiefe, sondern stärkt die Fähigkeit, komplexe Probleme eigenständig zu strukturieren und zu lösen — eine Kernkompetenz im Berufsalltag eines Data Scientists.

Diese Weiterbildung ist ideal für Personen, die bereits erste Erfahrungen in der Datenarbeit gesammelt haben und sich gezielt auf Data Science als Berufsfeld spezialisieren möchten. Sie spricht insbesondere folgende Gruppen an —

• Data Analysts mit dem Wunsch, Machine Learning und KI in ihre Arbeit zu integrieren
• IT-Fachkräfte und Entwicklerinnen und Entwickler, die in die Datenspezialisierung wechseln möchten
• Business Analysts, die datengetriebene Methoden vertiefen wollen
• Akademikerinnen und Akademiker mit quantitativem Hintergrund (Mathematik, Statistik, Informatik)
• Quereinsteiger mit soliden Grundkenntnissen in Python und Statistik

Der Kurs verbindet angeleitete Lehreinheiten mit selbstgesteuertem Lernen und praktischen Projekten. Im Combined-Learning-Format wechseln sich betreute Online-Sitzungen mit eigenständigen Lernphasen ab, in denen Aufgaben und Fallstudien bearbeitet werden. Praxisbeispiele wie das Erstellen eines KPI-Dashboards oder das Entwickeln eines Prognosemodells sind direkt in die Modulblöcke eingebettet und geben dem Lernen einen konkreten Bezug. Lernende arbeiten sowohl in angeleiteten Szenarien als auch an eigenen Datenproblemen, was den Transfer in den Berufsalltag gezielt fördert. Kurssprache ist in der Regel Deutsch; einzelne Module können englischsprachige Ressourcen einschließen, da Zertifizierungsprüfungen oft auf Englisch stattfinden.

Der Kurs wird sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit angeboten. Die genaue Gesamtdauer richtet sich nach dem gewählten Durchführungsformat und dem Lernfortschritt der Teilnehmenden. Durch das Combined-Learning-Format kann der Kurs ortsunabhängig von jedem internetfähigen Gerät aus deutschlandweit absolviert werden.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein trägerinternes Lehrgangszertifikat. Darüber hinaus enthält das Programm Vorbereitung auf mehrere externe Zertifizierungsprüfungen, die bei akkreditierten Prüfungszentren abgelegt werden: Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals), Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst), Microsoft AI-900 (Azure AI Fundamentals), Microsoft AI-102 (Azure AI Engineer Associate) sowie CertNexus CDSP (Certified Data Science Practitioner). Diese Zertifikate werden von den jeweiligen Herstellern ausgestellt und sind international anerkannte Nachweise im Bereich Data Science und KI.

Data Scientists sind in nahezu jeder Branche gefragt — von der Finanzwirtschaft über das Gesundheitswesen bis zur Industrie und zum Handel. Diese Weiterbildung gibt Teilnehmenden das methodische und technische Handwerkszeug, das sie benötigen, um in diesen Umgebungen effektiv zu arbeiten. Die Verbindung aus Programmierung, Cloud-Technologien, Visualisierung und Machine Learning schafft ein Profil, das weit über einzelne Werkzeugkenntnisse hinausgeht und strategischen Mehrwert in datenintensiven Projekten liefert. Besonders wertvoll ist die Kopplung von inhaltlicher Tiefe und anerkannten Zertifizierungen. Arbeitgeber schätzen nachgewiesene Kompetenzen — die im Kurs vorbereiteten Microsoft- und CertNexus-Prüfungen bieten genau das: externe Validierung, die den Lebenslauf eines Data Scientists glaubwürdig stärkt. Wer mehrere der enthaltenen Zertifizierungen ablegt, signalisiert nicht nur fachliche Breite, sondern auch die Bereitschaft, sich konsequent weiterzuentwickeln. Schließlich bereitet der Kurs nicht nur auf technische Aufgaben vor, sondern auf die Rolle als analytischer Gesprächspartner in Unternehmen. Data Scientists, die ihre Ergebnisse klar kommunizieren, ethische Fragestellungen einbeziehen und Entscheidungen datenbasiert begründen können, sind dauerhaft gefragte Fachleute — und genau diese Kombination macht diese Weiterbildung zu einer nachhaltigen Investition in die eigene berufliche Zukunft.