Data Scientist: Prognosemodelle verbessern – Weiterbildung

Ein Prognosemodell ist selten von Anfang an optimal — entscheidend ist die Fähigkeit, es systematisch zu verbessern. Dieser Kurs vermittelt Data Scientists Methoden, um bestehende Vorhersagemodelle gezielt zu optimieren, angefangen bei der Datenerhebung bis hin zur professionellen Präsentation der Ergebnisse. Ausgangspunkt ist der saubere Umgang mit Sensordaten und Messwerten, gefolgt von SQL-basierter Datenmodellierung, der Erstellung aussagekräftiger Dashboards, statistischer Datenaufbereitung mit Python sowie dem gezielten Einsatz von Machine Learning zur Modelloptimierung. Ergänzend behandelt der Kurs, wie Datenverarbeitung in Web-Technologien eingebunden wird und wie datengetriebene Erkenntnisse in konkrete Prozesssteuerung überführt werden.

Modul 1 — Erheben, Verarbeiten und Analysieren von Daten: Verlässliche Prognosen beginnen bei der Datenquelle. Dieses Modul behandelt, wie Sensordaten und Messwerte erfasst, bereinigt und in eine analysefähige Form gebracht werden.

• Erfassung von Sensordaten und Messwerten aus unterschiedlichen Quellsystemen
• Bereinigung und Plausibilisierung von Rohdaten vor der Weiterverarbeitung
• Sicherstellung der Datenqualität als Grundlage präziser Vorhersagen
• Umgang mit Messfehlern und unregelmäßigen Datenerfassungsintervallen
• Aufbereitung von Zeitreihendaten für die spätere Modellierung
• Dokumentation von Datenerhebungsprozessen für Nachvollziehbarkeit

Modul 2 — SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung: Nach der Datenerhebung folgt die strukturierte Ablage und Abfrage der Daten. Dieses Modul vertieft SQL-Kenntnisse mit Fokus auf Performance und Modellierungsfähigkeit.

• Strukturierte Abfragen zur effizienten Analyse großer Datenmengen formulieren
• Datenbankstrukturen optimieren, um schnellere Berechnungen zu unterstützen
• Relationale Modelle für Sensor- und Messdaten entwerfen
• Aggregations- und Gruppierungsfunktionen für Zeitreihenauswertungen
• Abfrageoptimierung bei wachsendem Datenvolumen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen über gemeinsame Schlüssel

Modul 3 — Erstellung professioneller Dashboards und Berichte: Ergebnisse aus der Datenanalyse müssen verständlich präsentiert werden, um im Unternehmen Wirkung zu entfalten. Dieses Modul vermittelt den Aufbau interaktiver Dashboards und automatisierter Berichte.

• Interaktive Visualisierungen zur verständlichen Präsentation von Prognosemodellen
• Automatisierte Berichte zur effizienten Vermittlung von Erkenntnissen
• Aufbau wiederverwendbarer Berichtsvorlagen für regelmäßige Auswertungen
• Gestaltung von Kennzahlen-Übersichten für unterschiedliche Zielgruppen
• Integration von Prognoseergebnissen in bestehende Berichtsstrukturen
• Verständliche Darstellung von Unsicherheiten in Prognosen

Modul 4 — Statistische Analysen und Datenaufbereitung mittels Python: Python dient als zentrales Werkzeug, um Daten statistisch aufzubereiten und Modelle gezielt zu verbessern. Dieses Modul verbindet Datenbereinigung mit statistischer Modelloptimierung.

• Datenbereinigungsmethoden zur Korrektur fehlender oder fehlerhafter Werte
• Statistische Verfahren zur gezielten Optimierung von Prognosemodellen
• Explorative Analyse von Zusammenhängen zwischen Einflussgrößen
• Umgang mit Ausreißern und deren Einfluss auf Modellqualität
• Iterative Verbesserung von Modellen anhand von Testergebnissen
• Dokumentation von Optimierungsschritten für Nachvollziehbarkeit

Praxis-Block — Von Rohdaten zur optimierten Prognose

• Sensordatensatz bereinigen und für eine Zeitreihenanalyse aufbereiten
• SQL-Abfrage zur Aggregation von Messdaten nach Zeitintervallen entwickeln
• Interaktives Dashboard zur Darstellung eines Prognosemodells aufbauen
• Automatisierten Bericht für wiederkehrende Kennzahlen konfigurieren
• Python-Skript zur Bereinigung eines fehlerhaften Datensatzes schreiben
• Predictive-Analytics-Modell entwickeln und mit Testdaten validieren
• Evaluationsmetriken zur Bewertung der Modellgüte berechnen und vergleichen
• Modell anhand identifizierter Schwachstellen gezielt nachschärfen
• Schnittstelle zur Einbindung von Analyseergebnissen in eine Web-Anwendung konzipieren
• Datengetriebene Optimierungsstrategie für einen fiktiven Geschäftsprozess entwickeln
• Ergebnisse einer Modelloptimierung in einem verständlichen Bericht zusammenfassen
• Abschlussprojekt: bestehendes Prognosemodell schrittweise verbessern und dokumentieren

Der Kurs legt besonderen Fokus auf den iterativen Charakter von Modellverbesserung: Ein Modell wird selten einmalig erstellt, sondern fortlaufend anhand neuer Daten und Erkenntnisse angepasst. Diese Denkweise zieht sich durch alle vier Module. Am Ende steht ein praxisnahes Verständnis dafür, wie Datenerhebung, Datenbankarbeit, Visualisierung und statistische Optimierung zusammenwirken, um Prognosemodelle Schritt für Schritt zu verbessern.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in der Optimierung datengetriebener Prognosemodelle weiterbilden möchten.

• Personen mit Interesse an Datenerhebung und Sensordatenanalyse
• Fachkräfte, die bestehende Analyseprozesse und Modelle verbessern möchten
• Quereinsteigende mit analytischem Interesse und technischer Grundneugier
• Mitarbeitende aus produktionsnahen oder technischen Bereichen mit Bezug zu Messdaten
• Wiedereinsteigende, die an frühere Erfahrungen mit Datenanalyse anknüpfen möchten

Der Kurs ist als Hybrid Learning in Vollzeit organisiert und führt Teilnehmende schrittweise von der Datenerhebung über die Datenbankarbeit bis zur Modelloptimierung. Jedes Modul verbindet eine fachliche Einführung mit unmittelbarer praktischer Umsetzung, etwa beim Bereinigen realer Sensordatensätze oder beim Aufbau eines eigenen Dashboards. Der iterative Charakter der Modelloptimierung wird durch wiederholte Übungszyklen im Praxis-Block abgebildet.

Der Kurs wird in Vollzeit als Hybrid Learning durchgeführt und umfasst vier inhaltliche Module sowie einen umfangreichen Praxis-Block zur Modelloptimierung. Die konkrete Kursdauer richtet sich nach dem gewählten Termin und wird bei der Anmeldung mitgeteilt. Die Vollzeitstruktur ermöglicht eine zusammenhängende Bearbeitung von Datenerhebung, Datenmodellierung, Visualisierung und statistischer Optimierung.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat für den Kurs Data Scientist: Methoden zur Verbesserung von Prognosemodellen. Je nach Kursvariante ist der Abschluss mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die erworbenen Kompetenzen in Datenaufbereitung, Dashboard-Erstellung und Modelloptimierung überprüft werden.

In vielen Unternehmen existieren bereits Prognosemodelle, die jedoch selten optimal genutzt werden, weil die Fähigkeit zur systematischen Verbesserung fehlt. Wer gezielt Datenqualität sicherstellt, Modelle anhand von Evaluationsmetriken bewertet und iterativ nachschärft, kann bestehende Analyseprozesse spürbar wertvoller machen, ohne bei null anfangen zu müssen. Die Verbindung aus Datenerhebung, Datenbankarbeit, Dashboard-Gestaltung und statistischer Optimierung im Kurs bildet einen vollständigen Verbesserungszyklus ab, wie er in der betrieblichen Praxis tatsächlich vorkommt. Dies unterscheidet den Kurs von Angeboten, die sich ausschließlich auf die erstmalige Modellerstellung konzentrieren. Für Fachkräfte in produktionsnahen oder technischen Bereichen bietet der Kurs zudem einen direkten Anknüpfungspunkt an bestehende Erfahrungen mit Mess- und Sensordaten, die hier in einen strukturierten Data-Science-Kontext überführt werden.