Data Scientist: ML-Pipeline von Daten bis Modell – Kurs

Ein Machine-Learning-Modell ist nur so gut wie die Daten und der Prozess, der zu ihm führt. Dieser Kurs vermittelt deshalb die vollständige Pipeline von der Datenakquise bis zum trainierten Modell: Teilnehmende lernen, Daten aus Web- und Textquellen zu extrahieren und mit SQL relational zu verarbeiten, statistische und explorative Analysemethoden anzuwenden, Predictive-Analytics-Verfahren einzuordnen und schließlich eigene Machine-Learning-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren. Anders als Kurse, die bei der reinen Datenvisualisierung enden, führt dieser Kurs konsequent bis zur eigenständigen Modellentwicklung und -optimierung.

Der erste Themenblock behandelt Datenakquise und -verarbeitung als Ausgangspunkt jeder Machine-Learning-Pipeline.

• Extraktion von Daten aus Web- und Textquellen
• Bereinigung akquirierter Daten für die weiterführende Analyse
• Vorbereitung heterogener Datenquellen auf ein gemeinsames Format
• Arbeit mit relationalen Datenbanken für die strukturierte Datenspeicherung
• Erwerb praxisnaher SQL-Kenntnisse für die Modellierung großer Datenmengen
• Integration abgefragter Daten in analytische Prozesse

Der zweite Themenblock vertieft statistische Analyse und explorative Datenanalyse als Brücke zwischen Rohdaten und Modellentwicklung.

• Methoden der statistischen Analyse auf akquirierte Datensätze anwenden
• Explorative Datenanalyse zur Identifikation relevanter Merkmale
• Einordnung, welche Merkmale für ein Vorhersagemodell geeignet sind
• Grundprinzipien von Predictive Analytics im unternehmerischen Kontext
• Vorbereitung von Datensätzen für den Einsatz in Machine-Learning-Modellen
• Einordnung von Datenqualitätsproblemen vor dem Modelltraining

Der dritte Themenblock widmet sich der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Mustererkennung und Prognoseerstellung.

• Entwicklung von Modellen zur Erkennung von Mustern in Datensätzen
• Entwicklung von Modellen zur datengetriebenen Prognoseerstellung
• Auswahl geeigneter Verfahren für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Anwendung von maschinellem Lernen auf reale, praxisnahe Datensätze
• Einordnung der Grenzen unterschiedlicher Modellansätze
• Vorbereitung von Modellergebnissen für die weitere Nutzung im Unternehmen

Der vierte Themenblock behandelt Training, Optimierung und den produktiven Einsatz datenbasierter Lösungen.

• Training von Machine-Learning-Modellen auf vorbereiteten Datensätzen
• Systematische Optimierung von Algorithmen und Modellparametern
• Umsetzung datenbasierter Lösungen für konkrete Anwendungsfälle
• Bewertung der Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen
• Einordnung, wann ein Modell reif für den praktischen Einsatz ist
• Dokumentation des gesamten Wegs von der Datenakquise bis zum fertigen Modell

Im Praxisteil wird die vollständige Pipeline von der Datenakquise bis zum optimierten Modell an einem durchgehenden Beispiel umgesetzt.

• Extraktion eines realitätsnahen Datensatzes aus einer Textquelle
• Bereinigung und Strukturierung der extrahierten Daten
• Formulierung von SQL-Abfragen zur weiteren Datenaufbereitung
• Durchführung einer explorativen Analyse zur Merkmalsauswahl
• Anwendung statistischer Methoden zur Einordnung erster Zusammenhänge
• Entwicklung eines ersten Modells zur Mustererkennung
• Training eines Vorhersagemodells auf dem aufbereiteten Datensatz
• Optimierung der Modellparameter zur Verbesserung der Prognosegüte
• Bewertung der Modellergebnisse anhand geeigneter Kennzahlen
• Vergleich unterschiedlicher Modellvarianten hinsichtlich ihrer Vorhersagequalität
• Ableitung einer datenbasierten Handlungsempfehlung aus dem finalen Modell
• Dokumentation des gesamten Vorgehens von der Datenakquise bis zur Optimierung

Die vier Themenblöcke bilden bewusst die vollständige Pipeline eines Machine-Learning-Projekts ab: Datenakquise schafft die Grundlage, statistische Analyse bereitet die Merkmale vor, die Modellentwicklung erzeugt erste Ergebnisse, und Training sowie Optimierung machen daraus ein einsatzfähiges Modell. Dieser durchgehende Pipeline-Ansatz unterscheidet den Kurs von Kursen, die nach der reinen Datenvisualisierung enden: Wer die vollständige Strecke von der Rohdatenquelle bis zum optimierten Modell einmal durchlaufen hat, versteht auch, an welcher Stelle ein Machine-Learning-Projekt in der Praxis typischerweise ins Stocken gerät.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich in Richtung Data Scientist entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten und dabei die vollständige Strecke von der Datenakquise bis zur Modelloptimierung erlernen wollen. Er eignet sich sowohl für den Einstieg als auch für die gezielte Vertiefung erster Erfahrungen mit Datenanalyse.

• Einsteiger:innen mit Interesse an analytischem Denken und digitalen Anwendungen
• Quereinsteiger:innen, die eine vollständige Machine-Learning-Pipeline erlernen möchten
• angehende Data Scientists, die Datenakquise, Statistik und Modellierung verbinden wollen
• Machine Learning Engineers, die ihre Kenntnisse in Datenakquise und Vorverarbeitung vertiefen
• Personen mit ersten Erfahrungen in Datenanalyse oder Python, die diese gezielt erweitern möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Format in Vollzeit statt und führt konsequent entlang der vollständigen Machine-Learning-Pipeline von der Datenakquise bis zur Modelloptimierung. Jeder Themenblock baut unmittelbar auf den Ergebnissen des vorherigen auf, sodass die Teilnehmenden nachvollziehen, wie Datenqualität, statistische Vorbereitung und Modellwahl das Endergebnis gemeinsam bestimmen.

Der Kurs gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke Datenakquise und -verarbeitung, statistische Analyse, Modellentwicklung sowie Training und Optimierung, ergänzt um einen durchgehenden Praxisteil von der Rohdatenquelle bis zum optimierten Modell. Er wird in Vollzeit im Hybrid-Format durchgeführt. Konkrete Termin- und Taktungsangaben sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass die vollständige Pipeline von der Datenakquise über die statistische Analyse bis zum trainierten und optimierten Machine-Learning-Modell eigenständig umgesetzt werden kann.

Viele Einsteigerkurse in Machine Learning konzentrieren sich auf die Modellentwicklung selbst und lassen offen, woher die zugrunde liegenden Daten eigentlich kommen und wie sie aufbereitet werden müssen. Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er die Datenakquise aus Web- und Textquellen explizit als eigenen, gleichwertigen Baustein behandelt. Für angehende Data Scientists ist das ein spürbarer Vorteil: In der Praxis liegen selten fertig aufbereitete Datensätze vor - meist müssen Daten erst beschafft, bereinigt und strukturiert werden, bevor überhaupt an ein Modell zu denken ist. Wer diesen gesamten Weg einmal durchlaufen hat, kann Machine-Learning-Projekte realistischer einschätzen als jemand, der nur mit bereits aufbereiteten Beispieldatensätzen gearbeitet hat. Da Datenakquise, SQL und die Grundprinzipien des maschinellen Lernens branchenübergreifend gebraucht werden, lässt sich das im Kurs erworbene Pipeline-Verständnis auf sehr unterschiedliche Unternehmen und Anwendungsfälle übertragen.