Data Scientist Kurs mit Schwerpunkt Forschung

Der Data Scientist Kurs mit Schwerpunkt Forschung richtet sich an alle, die Datenanalyse nicht nur für den betrieblichen Alltag, sondern für datenbasierte Forschung und Entwicklung einsetzen möchten. Im Zentrum stehen vertiefte Methoden des maschinellen Lernens – Klassifikation, Regression und Clustering samt Hyperparameter-Tuning und Modellinterpretation –, ergänzt um Datenbankmanagement mit SQL, explorative Datenanalyse und automatisierte Datenpipelines. So entsteht ein Kompetenzprofil, das sowohl im unternehmerischen als auch im wissenschaftlichen Umfeld tragfähig ist.

Das erste Modul vermittelt die visuelle Aufbereitung von Forschungsdaten mit Power BI und zeigt, wie sich komplexe Analyseergebnisse für Forschungs- und Entwicklungskontexte verständlich darstellen lassen.

• Erstellung interaktiver Dashboards zur Visualisierung komplexer Daten
• Nutzung von DAX-Funktionen für Berechnungen und Datenmodellstrukturierung
• Erstellung fundierter Analysen im Kontext datenbasierter Forschung und Entwicklung
• Aufbereitung von Forschungsergebnissen für unterschiedliche Adressatenkreise
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen in einem Forschungsbericht
• Nachvollziehbare Dokumentation von Analyseentscheidungen

Das zweite Modul behandelt Datenbankmanagement und SQL als technisches Fundament für datenintensive Forschungsprojekte.

• Analyse großer Datenmengen mittels SQL
• Optimierung der Datenaufbereitung mit Joins, Aggregationen und Filtern
• Grundlagen relationaler Datenbanken für Machine Learning und Predictive Analytics
• Strukturierung von Forschungsdaten für nachvollziehbare Auswertungen
• Sicherstellung der Datenintegrität in umfangreichen Datenbeständen
• Vorbereitung von Datenbankstrukturen für nachgelagerte Modellierung

Das dritte Modul führt in die explorative Datenanalyse ein und schafft die methodische Grundlage für belastbare Forschungsaussagen.

• Bereinigung, Transformation und Sichtbarmachung erster Muster in Daten
• Identifikation von Zusammenhängen und Trends mithilfe statistischer Methoden
• Schaffung einer fundierten Basis für datengetriebene Entscheidungen im unternehmerischen und wissenschaftlichen Umfeld
• Einordnung von Unsicherheiten und Grenzen explorativer Befunde
• Auswahl geeigneter statistischer Tests je nach Fragestellung
• Dokumentation explorativer Zwischenergebnisse für die weitere Modellierung

Das vierte Modul vertieft maschinelles Lernen mit Blick auf Forschungsanwendungen und behandelt Klassifikation, Regression und Clustering im Detail.

• Praxisorientiertes Training von ML-Modellen für Klassifikation, Regression und Clustering
• Optimierung von Modellen mit Techniken wie Hyperparameter-Tuning
• Methoden zur Interpretation von Modellergebnissen
• Bewertung der Modellleistung anhand geeigneter Gütemaße
• Vergleich unterschiedlicher Modellansätze für dieselbe Fragestellung
• Einordnung von Grenzen und Verzerrungen trainierter Modelle

Das fünfte Modul automatisiert die Datenpipelines, die datenintensiven Forschungsprojekten zugrunde liegen.

• Automatisierung wiederkehrender Schritte in der Datenanalyse
• Entwicklung automatisierter Workflows zur Datenharmonisierung und Transformation
• Integration mehrerer Datenquellen in einheitliche Datensätze
• Bereitstellung strukturierter Datensätze für Machine Learning, Business Intelligence und Forschung
• Sicherstellung der Reproduzierbarkeit automatisierter Analyseschritte
• Dokumentation automatisierter Pipelines für Forschungszwecke

Der Praxisblock verbindet Visualisierung, Datenbankarbeit, explorative Analyse und Modellierung zu vollständigen Forschungsprojekten.

• Aufbau eines Forschungs-Dashboards mit Power BI und DAX-Kennzahlen
• Formulierung komplexer SQL-Abfragen für einen umfangreichen Forschungsdatensatz
• Explorative Analyse eines Forschungsdatensatzes mit statistischen Methoden
• Training eines Klassifikationsmodells auf einem Beispieldatensatz
• Training eines Regressionsmodells zur Vorhersage einer Zielgröße
• Durchführung einer Clustering-Analyse zur Gruppierung von Datenpunkten
• Optimierung eines Modells mittels Hyperparameter-Tuning
• Interpretation und Bewertung der Ergebnisse eines trainierten Modells
• Aufbau einer automatisierten Pipeline zur Datenharmonisierung
• Integration mehrerer Forschungsdatenquellen in einen konsistenten Datensatz
• Dokumentation eines vollständigen Forschungsprojekts von der Datenquelle bis zum Modell
• Präsentation der Modellergebnisse für ein wissenschaftliches oder unternehmerisches Publikum

Die fünf Module sind konsequent auf datenbasierte Forschung ausgerichtet: von der Visualisierung über das Datenbankfundament und die explorative Analyse bis zur vertieften Modellierung mit Klassifikation, Regression und Clustering sowie der Automatisierung der zugrunde liegenden Pipelines. Diese Tiefe unterscheidet den Kurs von allgemeinen Data-Science-Angeboten, die maschinelles Lernen nur oberflächlich behandeln. Am Ende des Kurses können Teilnehmende Machine-Learning-Modelle für unterschiedliche Fragestellungen trainieren, mittels Hyperparameter-Tuning optimieren und ihre Ergebnisse methodisch fundiert interpretieren – sowohl für unternehmerische als auch für forschungsnahe Anwendungen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten und dabei ein besonderes Interesse an vertiefter Modellierung und datenbasierter Forschung mitbringen. Er eignet sich für alle, die statistische Methoden, Datenmodelle und Machine-Learning-Ansätze nicht nur anwenden, sondern auch methodisch fundiert interpretieren möchten.

• Einsteigende und Quereinsteigende mit Interesse an Data Science und Forschung
• Fachkräfte aus technisch geprägten Bereichen mit Interesse an vertiefter Modellierung
• Personen, die Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Verfahren praktisch anwenden möchten
• Mitarbeitende in Forschung, Entwicklung oder forschungsnahem Reporting
• Personen mit Interesse an der methodischen Bewertung und Interpretation von ML-Modellen

Der Unterricht findet im Hybrid-Format statt und verbindet methodische Vertiefung mit praktischem Modelltraining an Beispieldatensätzen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Interpretation von Modellergebnissen, damit Teilnehmende nicht nur Modelle trainieren, sondern deren Aussagekraft und Grenzen fundiert einordnen können.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in einem zusammenhängenden Curriculum fünf Themenfelder ab: Datenvisualisierung, Datenbankmanagement, explorative Analyse, vertieftes maschinelles Lernen sowie automatisierte Datenpipelines.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in forschungsnaher Datenanalyse und maschinellem Lernen, nicht um eine staatliche Zertifizierung und keine akademische Qualifikation im Sinne eines Hochschulabschlusses.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in der methodischen Tiefe, mit der maschinelles Lernen behandelt wird: Klassifikation, Regression und Clustering werden nicht nur angewendet, sondern mittels Hyperparameter-Tuning optimiert und in ihrer Modellleistung fundiert interpretiert. Diese Interpretationsfähigkeit unterscheidet Teilnehmende von denjenigen, die Modelle zwar trainieren, deren Ergebnisse aber nicht kritisch einordnen können. Die Verbindung aus SQL-basiertem Datenbankmanagement, explorativer Analyse und vertiefter Modellierung macht den Kurs besonders für forschungsnahe Anwendungen relevant, in denen Nachvollziehbarkeit und methodische Sauberkeit ebenso zählen wie das reine Ergebnis. Gleichzeitig lassen sich dieselben Kompetenzen unmittelbar auf unternehmerische Fragestellungen übertragen. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Vertiefung Perspektiven als Data Scientist, Data Analyst oder Machine Learning Engineer, insbesondere in Forschungsabteilungen, datengetriebenen Produktentwicklungen oder Beratungsfirmen mit wissenschaftlichem Anspruch. Die Fähigkeit, Modelle nicht nur zu trainieren, sondern methodisch zu bewerten, ist in forschungsnahen Rollen ein entscheidender Unterschied.