Data Scientist: Statistik und KI-Modelle – Weiterbildung

Wer heute als Data Scientist arbeitet, benötigt mehr als Grundwissen in Statistik und Datenverarbeitung. Dieser Kurs kombiniert fundierte Theorie mit praxisnahen Fallstudien aus den Bereichen Datenbankmanagement, fortgeschrittener Statistik und Künstlicher Intelligenz. Ausgangspunkt ist der professionelle Umgang mit relationalen Datenbanken über SQL, darauf aufbauend vertiefen Teilnehmende ihr statistisches Methodenrepertoire, um Datensätze fundiert auszuwerten. Im Zentrum steht anschließend die Entwicklung eigener Machine-Learning- und KI-Modelle, die reale Muster in Daten erkennen und für Geschäftsentscheidungen nutzbar machen. Der Kurs vermittelt dabei ein Verständnis dafür, wie theoretisches Fundament und technische Umsetzung zusammenwirken.

Modul 1 — Datenbankmanagement und SQL: Der effiziente Umgang mit relationalen Datenbanken gilt als essenzielle Grundfertigkeit für jede Data-Science-Tätigkeit. Dieses Modul vermittelt, wie Datenbanken strukturiert, abgefragt und für nachgelagerte Analysen vorbereitet werden.

• Erstellung komplexer Abfragen mittels SQL, einschließlich Unterabfragen und Joins
• Datenmodellierung und strukturierte Verwaltung großer Datensätze
• Normalisierung und Denormalisierung von Datenbankstrukturen
• Umgang mit relationalen Beziehungen zwischen mehreren Tabellen
• Performance-Aspekte bei der Abfrage umfangreicher Datenbestände
• Vorbereitung von Datenbankauszügen für statistische Weiterverarbeitung

Modul 2 — Fortgeschrittene Statistik: Nach der technischen Datengrundlage folgt die methodische Vertiefung. Dieses Modul fokussiert auf statistische Verfahren, die über deskriptive Kennzahlen hinausgehen und fundierte Rückschlüsse aus Datensätzen ermöglichen.

• Vertiefung in explorativer Datenanalyse zur systematischen Mustererkennung
• Behandlung unterschiedlicher Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normal-, Binomial-, Poisson-Verteilung)
• Durchführung von Hypothesentests und Interpretation von Signifikanzniveaus
• Konfidenzintervalle berechnen und deren Aussagekraft einordnen
• Korrelation und Kausalität unterscheiden
• Umgang mit Stichprobenverzerrungen und deren Auswirkung auf Analyseergebnisse

Modul 3 — Maschinelles Lernen und KI-Anwendung: Im dritten Baustein werden die statistischen Grundlagen in konkrete Modelle überführt. Teilnehmende entwickeln eigene Modelle und trainieren sie auf realitätsnahen Datensätzen.

• Entwicklung eigener Modelle und strukturiertes Training mit vorhandenen Daten
• Einsatz KI-gestützter Verfahren zur automatisierten Mustererkennung
• Praktische Anwendung von Machine-Learning-Modellen in realen Anwendungsfällen
• Optimierung von Algorithmen zur Verbesserung der Vorhersagequalität
• Erkennung von Mustern für datengetriebene Geschäftsstrategien
• Bewertung von Modellergebnissen anhand nachvollziehbarer Kennzahlen

Praxis-Block — Statistische und KI-gestützte Anwendungsfälle

• Komplexe SQL-Abfrage über mehrere verknüpfte Tabellen entwickeln
• Explorative Datenanalyse für einen unbekannten Beispieldatensatz durchführen
• Wahrscheinlichkeitsverteilung eines realen Datensatzes bestimmen und visualisieren
• Hypothesentest zur Überprüfung eines Zusammenhangs zwischen zwei Variablen durchführen
• Konfidenzintervall für eine Stichprobenschätzung berechnen
• Klassifikationsmodell für einen praxisnahen Anwendungsfall entwickeln
• Modell mit Trainings- und Testdaten aufbauen und validieren
• Algorithmus zur Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit optimieren
• Muster in einem Zeitreihendatensatz mit statistischen Methoden aufdecken
• Ergebnisse eines KI-Modells für eine fachfremde Zielgruppe aufbereiten
• Fehleranalyse eines trainierten Modells durchführen und Verbesserungen ableiten
• Abschlussprojekt: statistische Analyse und Modellentwicklung für einen zusammenhängenden Datensatz

Der Kurs legt besonderen Wert darauf, dass statistische Verfahren nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit realen Datenbankstrukturen und Modellierungsaufgaben erlernt werden. So entsteht ein Verständnis dafür, warum ein Modell bestimmte Ergebnisse liefert und wo methodische Grenzen liegen. Am Ende des Kurses steht ein zusammenhängendes Bild von Datenbankarbeit, statistischer Auswertung und Modellentwicklung, das direkt auf reale Fragestellungen im beruflichen Alltag übertragbar ist.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Data Science und KI weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in fortgeschrittener Statistik und Modellentwicklung weiterbilden möchten.

• Personen mit Interesse an Statistik, die ihr Wissen in Richtung KI-Modellierung vertiefen möchten
• Fachkräfte aus Datenanalyse oder Reporting, die komplexere Modelle selbst entwickeln wollen
• Quereinsteigende mit analytischem Interesse und Bereitschaft zur technischen Einarbeitung
• Mitarbeitende, die im Auftrag ihres Unternehmens Kompetenzen in KI und Statistik aufbauen
• Wiedereinsteigende, die an frühere Erfahrungen mit Daten oder digitalen Tools anknüpfen möchten

Der Kurs verbindet fundierte Theorievermittlung mit praxisnahen Fallstudien im Hybrid-Learning-Format. Statistische Konzepte werden zunächst konzeptionell eingeführt und anschließend unmittelbar an Datensätzen angewendet, bevor im dritten Modul die Modellentwicklung folgt. Die Vollzeitform erlaubt ein dichtes, aufeinander abgestimmtes Vorgehen zwischen Theorieeinheiten und praktischen Übungen an eigenen Modellen.

Der Kurs wird als Hybrid Learning in Vollzeit angeboten und gliedert sich in drei inhaltliche Module mit anschließendem Praxis-Block. Die konkrete Kursdauer richtet sich nach dem gewählten Termin und wird bei der Anmeldung mitgeteilt. Die Vollzeitstruktur ermöglicht eine zusammenhängende Bearbeitung von Datenbankgrundlagen, Statistik und Modellentwicklung.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat für den Kurs Data Scientist: Fortgeschrittene Statistik und KI-Modelle. Je nach Kursvariante ist der Abschluss mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die erworbenen statistischen und methodischen Kenntnisse überprüft werden.

Fortgeschrittene statistische Methoden bilden das Fundament, auf dem verlässliche KI-Modelle aufbauen. Wer Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und explorative Datenanalyse beherrscht, kann die Ergebnisse eines Machine-Learning-Modells nicht nur produzieren, sondern auch fachlich einordnen und kritisch hinterfragen — eine Fähigkeit, die auf dem Arbeitsmarkt zunehmend gefragt ist, da viele Modelle sonst als reine Blackbox eingesetzt werden. Die enge Verzahnung von Datenbankarbeit, Statistik und Modellentwicklung im Kurs spiegelt den tatsächlichen Arbeitsalltag von Data Scientists wider, in dem selten eine Disziplin isoliert vorkommt. Diese Kombination unterscheidet den Kurs von reinen Statistik- oder reinen Tool-Schulungen. Für Quereinsteigende bietet der Kurs einen strukturierten Weg, technisches und methodisches Wissen parallel aufzubauen, ohne dass vertiefte Programmiervorkenntnisse zwingend vorausgesetzt werden. Für Unternehmen eröffnet er die Möglichkeit, bestehende Fachkräfte gezielt in Richtung datengetriebener KI-Anwendung weiterzuentwickeln. Ein weiterer Vorteil liegt in der Reihenfolge der Inhalte: Erst wird die Datenbankbasis über SQL gefestigt, dann die statistische Methodik vertieft, und erst danach folgt die Modellentwicklung. Diese Abfolge verhindert einen häufigen Stolperstein bei Quereinsteigenden in Richtung KI, nämlich Modelle einzusetzen, ohne die zugrunde liegenden Daten und deren statistische Eigenschaften wirklich verstanden zu haben. Wer den Kurs vollständig durchläuft, kann nicht nur ein Modell trainieren, sondern auch nachvollziehbar begründen, warum ein bestimmtes Ergebnis zustande kommt und an welcher Stelle die Datenlage selbst die Vorhersagequalität begrenzt.