Data Scientist Training: Python, SQL, ML – Kurs

Der Data Scientist Kurs: Training mit Python, SQL und Machine Learning vermittelt den kompletten Weg von der Datenerhebung über die Datenbankabfrage bis zum trainierten Vorhersagemodell. Anders als reine Visualisierungs- oder BI-Kurse deckt dieses Training die technische Kette einer Data-Science-Aufgabe ab: Rohdaten erfassen, mit SQL strukturiert abfragen, mit Python statistisch aufbereiten, Machine-Learning-Modelle bauen und die Ergebnisse in Cloud-Umgebungen skalierbar bereitstellen. Damit richtet sich der Kurs an alle, die nicht nur Berichte lesen, sondern die Datenverarbeitung selbst technisch umsetzen möchten.

Modul 1 behandelt die Erhebung, Verarbeitung und Analyse von Daten als Ausgangspunkt jeder Data-Science-Arbeit. Ohne saubere Rohdaten ist keine der folgenden Techniken belastbar.

• Erfassen und Speichern von Messwerten aus unterschiedlichen Quellsystemen
• Bereinigung von Rohdaten vor der weiteren Verarbeitung
• Anwendung explorativer Datenanalyse zur Erkennung von Mustern und Auffälligkeiten
• Strukturierung von Daten für die anschließende Speicherung in Datenbanken
• Dokumentation von Erhebungs- und Bereinigungsschritten
• Erste Einordnung der Datenqualität vor der technischen Weiterverarbeitung

Modul 2 vermittelt SQL als Werkzeug für Datenbankabfragen und Datenmodellierung, ein zentraler Baustein für den Zugriff auf strukturierte Unternehmensdaten.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen für effiziente Datenanalysen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins und Unterabfragen
• Optimierung von Datenbankstrukturen für performante Abfragen
• Aufbau von Aggregationen und Gruppierungen für Analysezwecke
• Einsatz von SQL zur Vorbereitung von Daten für nachgelagerte Python-Analysen
• Fehlersuche und Performance-Tuning bei umfangreichen Abfragen

Modul 3 widmet sich statistischen Analysen und der Datenaufbereitung mit Python sowie der Erstellung professioneller Dashboards und Berichte.

• Aufbereitung von Daten mit statistischen Methoden für fundierte Einsichten
• Sicherstellung der Datenqualität durch Bereinigungs- und Transformationsprozesse in Python
• Entwicklung interaktiver Visualisierungen für datenbasierte Entscheidungen
• Erstellung automatisierter Berichte für kontinuierliche Geschäftsanalysen
• Einsatz gängiger Python-Bibliotheken zur Datenverarbeitung und -darstellung
• Verbindung von Python-Auswertungen mit den zuvor per SQL gewonnenen Daten

Modul 4 behandelt Machine-Learning-Anwendungen für datengetriebene Entscheidungen sowie Datenverarbeitung mit Cloud-Technologien.

• Einsatz von Vorhersagemodellen zur Optimierung von Geschäftsprozessen
• Anwendung von Evaluationsmetriken zur Performancebewertung von Algorithmen
• Skalierbare und sichere Datenverwaltung mittels Cloud-Computing
• Nutzung von Web-Technologien für Echtzeit-Datenanalysen
• Entwicklung datenbasierter Entscheidungsmodelle für Unternehmensstrategien
• Effizientere Gestaltung von Prozessen durch analytische Methoden

Der Praxisteil des Trainings verbindet die einzelnen Module zu einem durchgängigen Arbeitsablauf: von der Rohdatenerhebung über SQL-Abfragen und Python-Auswertung bis zum fertigen Machine-Learning-Modell mit Cloud-Anbindung. Die Teilnehmenden bearbeiten dabei realitätsnahe Szenarien, wie sie in datengetriebenen Unternehmensbereichen typischerweise vorkommen.

• Aufbau eines vollständigen Datenverarbeitungs-Workflows von der Quelle bis zum Modell
• Formulierung eigener SQL-Abfragen für die gewählte Projektfragestellung
• Training und Evaluierung eines eigenen Vorhersagemodells in Python
• Aufsetzen automatisierter Berichte für das eigene Projektszenario
• Anbindung der Datenverarbeitung an eine Cloud-Umgebung
• Einsatz von Web-Technologien zur Darstellung von Echtzeit-Ergebnissen
• Entwicklung eines datenbasierten Entscheidungsmodells für ein Beispielunternehmen
• Iterative Verbesserung des Modells anhand von Evaluationsmetriken
• Präsentation der Projektergebnisse inklusive Visualisierung
• Diskussion von Optimierungsmöglichkeiten für Geschäftsprozesse anhand der Ergebnisse

Der Kurs ist damit deutlich breiter angelegt als reine BI- oder Visualisierungskurse: Er verbindet Datenerhebung, Datenbanktechnik, Programmierung und maschinelles Lernen zu einer durchgängigen technischen Kette. Wer nach dem Training eigenständig von der Rohdatenquelle zu einem einsatzfähigen Vorhersagemodell gelangen kann, hat das zentrale Kursziel erreicht.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung datengetriebener Tätigkeiten weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich ebenso für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in Python, SQL und Machine Learning weiterbilden wollen.

• Berufserfahrene, die in analytische oder technische Data-Science-Rollen wechseln möchten
• Quereinsteigende ohne einschlägiges Studium, die sich datenbezogene Fähigkeiten aneignen wollen
• Wiedereinsteigende nach längerer Berufspause mit Interesse an IT und Datenarbeit
• Unternehmen, die interne Weiterbildung im Bereich Datenanalyse und Machine Learning organisieren

Das Training findet im hybriden Format statt und kombiniert Präsenzphasen mit Einheiten im virtuellen Klassenzimmer. Es ist als Vollzeitprogramm konzipiert, in dem sich die vier großen Themenblöcke Datenerhebung, SQL, Python-Statistik und Machine Learning aufeinander aufbauend abwechseln. Nach jeder fachlichen Einheit folgen praktische Übungen, die direkt an den Beispieldaten des jeweiligen Themenblocks umgesetzt werden.

Der Kurs ist als Vollzeittraining angelegt und in aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von der Datenerhebung bis zum Machine-Learning-Modell reichen. Durch die Kombination aus SQL, Python und Cloud-Technologien deckt das Training einen vergleichsweise breiten fachlichen Bogen ab, was sich in der Gesamtdauer gegenüber schmaleren Einzelthemen-Kursen niederschlägt. Die genaue Dauer richtet sich nach dem gebuchten Termin.

Der Abschluss erfolgt über ein Trägerzertifikat, teilweise ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenerhebung, SQL, Python und Machine Learning, nicht um ein staatlich anerkanntes Examen oder eine Herstellerzertifizierung.

Für Quereinsteigende in datengetriebene Berufe liegt der besondere Wert dieses Trainings in seiner Breite: Statt nur ein einzelnes Werkzeug zu beherrschen, lernen die Teilnehmenden die gesamte technische Kette einer typischen Data-Science-Aufgabe kennen. Das erleichtert es, sich in Unternehmen unterschiedlichster Branchen und mit unterschiedlichen Datenlandschaften einzuarbeiten, weil die Grundprinzipien von Datenerhebung über SQL bis Machine Learning überall ähnlich funktionieren. Besonders für Arbeitssuchende und Wiedereinsteigende bietet der Kurs eine praxisnahe Möglichkeit, sich innerhalb eines strukturierten Programms neu zu orientieren, ohne bereits Vorkenntnisse in Programmierung mitbringen zu müssen. Die schrittweise Heranführung an Python, SQL und Machine Learning senkt die Einstiegshürde deutlich gegenüber einem eigenständiges Lernen mit verstreuten Online-Materialien. Für Unternehmen, die ihre Belegschaft in Richtung Datenanalyse weiterentwickeln möchten, liefert das Training zudem eine gemeinsame fachliche Basis: Mitarbeitende unterschiedlicher Abteilungen lernen dieselbe technische Sprache aus SQL-Abfragen, Python-Auswertungen und Cloud-Anbindung, was die spätere Zusammenarbeit an datengetriebenen Projekten erleichtert.