Data Scientist mit Machine Learning in Python – Kurs

Ein Machine-Learning-Modell ist nur so gut wie die Datenbasis, auf der es trainiert wird. Dieser Kurs folgt deshalb bewusst der Reihenfolge, in der professionelle Data-Science-Projekte tatsächlich ablaufen: zunächst große Datenmengen mit SQL effizient abfragen und bereinigen, anschließend mit Power BI visuell erkunden, und erst dann Modelle des maschinellen Lernens in Python trainieren, validieren und für Prognosen einsetzen.

Block 1 — Grundlagen der Datenanalyse mit SQL Jede Machine-Learning-Anwendung braucht zunächst eine solide, saubere Datengrundlage. Dieser Block vermittelt die dafür notwendigen SQL-Kenntnisse.

• Große Datenmengen mit SQL effizient abfragen
• Daten bereinigen und für weiterführende Analysen vorbereiten
• Filterungen und Aggregationen für konkrete Fragestellungen einsetzen
• Daten aus mehreren Tabellen über Joins zusammenführen
• Datenqualität bereits auf Abfrageebene sicherstellen
• Eine strukturierte Datenbasis für spätere Modellierung anlegen

Block 2 — Datenvisualisierung mit Power BI Der zweite Block zeigt, wie sich komplexe Datensätze verständlich visualisieren lassen, bevor überhaupt ein Modell trainiert wird.

• Datenquellen in Power BI anbinden und aufbereiten
• Interaktive Dashboards und Berichte erstellen
• Verteilungen und erste Muster in den Daten visuell erkunden
• Analysen verständlich aufbereiten, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen
• Auffälligkeiten vor der Modellierung visuell identifizieren
• Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen anpassen

Block 3 — Maschinelles Lernen in Python Der dritte Block führt in die eigentliche Modellierung ein: wie aus aufbereiteten Daten trainierte Modelle mit Vorhersagekraft werden.

• Grundlegende Methoden des maschinellen Lernens in Python anwenden
• Modelle für Klassifikations- und Regressionsaufgaben trainieren
• Trainings- und Testdaten sauber voneinander trennen
• Muster in Daten mit trainierten Modellen erkennen
• Prognosen auf Basis der Modelle erstellen
• Modellgüte anhand geeigneter Metriken bewerten

Block 4 — Vom Modell zur praktischen Anwendung Der vierte Block verbindet Datenanalyse, Visualisierung und maschinelles Lernen zu einem durchgängigen, praxistauglichen Prozess.

• Ergebnisse aus SQL, Power BI und Machine-Learning-Modellen zusammenführen
• Modellergebnisse für Entscheidungsträger verständlich aufbereiten
• Machine Learning gezielt in Geschäfts- und Forschungsfragen einsetzen
• Grenzen und Unsicherheiten von Prognosen realistisch einschätzen
• Modelle bei neuen Daten regelmäßig überprüfen und aktualisieren
• Den gesamten Weg von der Datenabfrage bis zur Prognose dokumentieren

Praxisblock — Von der SQL-Abfrage zum trainierten Prognosemodell

• Einen Beispieldatensatz mit SQL abfragen und bereinigen
• Erste Verteilungen und Auffälligkeiten mit Power BI visualisieren
• Ein Power-BI-Dashboard mit zentralen Kennzahlen aufbauen
• Den Datensatz für das Training eines Machine-Learning-Modells vorbereiten
• Trainings- und Testdaten sauber aufteilen
• Ein Klassifikations- oder Regressionsmodell in Python trainieren
• Die Modellgüte anhand geeigneter Metriken bewerten
• Prognosen mit dem trainierten Modell für neue Datenpunkte erstellen
• Die Prognoseergebnisse mit den ursprünglichen Power-BI-Visualisierungen abgleichen
• Eine verständliche Zusammenfassung der Modellergebnisse verfassen
• Grenzen und Unsicherheiten der erstellten Prognosen einschätzen
• Das gesamte Vorgehen von der Abfrage bis zur Prognose dokumentieren

Wer diesen Kurs abschließt, hat den vollständigen Weg vom Rohdatenzugriff bis zum einsatzbereiten Prognosemodell einmal komplett durchlaufen: SQL zur Datenbeschaffung, Power BI zur ersten Einordnung und Python für das eigentliche Modelltraining. Diese Reihenfolge ist bewusst gewählt, denn ein Modell ohne saubere Datenbasis und ohne vorherige visuelle Einordnung liefert selten verlässliche Ergebnisse. Der Kurs unterscheidet sich damit von reinen Machine-Learning-Kursen, die oft direkt mit bereits aufbereiteten Beispieldatensätzen starten und die vorgelagerten Schritte der Datenbeschaffung und -visualisierung überspringen.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Personen, die den vollständigen Weg von der Datenabfrage bis zur Prognose erlernen möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an SQL, Visualisierung und maschinellem Lernen
• Mitarbeitende, die datenbasierte Prognosen künftig selbst erstellen möchten
• Personen, die sich Richtung Data-Scientist- oder Machine-Learning-Rollen weiterentwickeln möchten

Der Kurs ist im Hybrid-Learning-Format überwiegend in Vollzeit, teils in Teilzeit organisiert und folgt bewusst der Reihenfolge Datenabfrage, Visualisierung, Modellierung. Jeder Themenblock baut auf den Ergebnissen des vorherigen auf, sodass am Ende ein durchgängiges Projekt vom Rohdatenzugriff bis zur Prognose steht statt isolierter Einzelübungen.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit, teils in Teilzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt; die genaue Dauer richtet sich nach dem gewählten Termin. Da drei technisch unterschiedliche Themenfelder zu einem Gesamtprozess verbunden werden, ist ausreichend Zeit für die Modellierungsübungen eingeplant.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat; je nach Anbieter ist der Abschluss zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist mit diesem Kurs nicht verbunden, im Vordergrund steht der praktische Nachweis der Data-Science-Kompetenzen.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in der bewussten Reihenfolge seiner drei Bausteine: Erst wird die Datenbasis mit SQL gesichert, dann visuell mit Power BI erkundet, und erst zuletzt kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Diese Reihenfolge verhindert einen häufigen Anfängerfehler: Modelle auf ungeprüfte oder schlecht verstandene Daten zu trainieren. Gerade in Unternehmen, die erste Machine-Learning-Projekte starten, ist diese Breite gefragt: Wer sowohl die Datenbeschaffung als auch die Modellierung selbst beherrscht, muss nicht auf die Vorarbeit spezialisierter Data Engineers warten und kann Prognoseprojekte eigenständig vorantreiben. Für die eigene berufliche Entwicklung öffnet der Kurs den Weg in Data-Scientist- und Machine-Learning-Rollen, die zunehmend genau diese Kombination aus Datenbank-, Visualisierungs- und Modellierungskompetenz voraussetzen, statt sich auf einen einzelnen Bereich zu beschränken. Nicht zuletzt schärft die Übung, Modellergebnisse noch einmal mit den ursprünglichen Power-BI-Visualisierungen abzugleichen, ein Bewusstsein dafür, dass ein statistisch sauberes Modell trotzdem an der Realität vorbeigehen kann, wenn die zugrunde liegenden Daten einseitig oder veraltet sind – eine Fähigkeit zur kritischen Selbstprüfung, die in vielen Einsteiger-Kursen zu kurz kommt.