Data Scientist Ausbildung – Python bis KI-Agenten

Dieser Kurs zum Data Scientist deckt ein außergewöhnlich breites Spektrum ab: von objektorientierter Programmierung mit Python über neuronale Netze und Deep Learning bis zu Big-Data-Werkzeugen, Business Intelligence und aktuellen KI-Agenten-Frameworks. Statt sich auf ein einzelnes Werkzeug oder eine einzelne Methodenfamilie zu konzentrieren, führt der Kurs durch nahezu das gesamte Instrumentarium der modernen Datenwissenschaft und schließt jede Lerneinheit mit einer individuellen Projektarbeit ab, aus der sich Schritt für Schritt ein persönliches Portfolio ergibt.

Der erste Block vermittelt Python als durchgängige Programmiersprache des Kurses, von objektorientierten Grundlagen bis zu ersten eigenständigen Analyseprojekten.

• objektorientierte Programmierung mit Python
• Vektor- und Matrizenoperationen mit NumPy
• Datenmanipulation und -analyse mit Pandas
• Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
• Webscraping mit Beautiful Soup zur Datenbeschaffung
• Arbeit mit Zeitreihen und explorativer Datenanalyse

Der zweite Block widmet sich neuronalen Netzen und Deep Learning in großer methodischer Breite – von der einfachen Perzeptron-Klassifikation bis zur Bilderkennung, ein Schwerpunkt, der diesen Kurs deutlich von rein klassisch-statistisch ausgerichteten Formaten abhebt.

• Datenaufbereitung für neuronale Netze mit Scikit-Learn
• binäre Klassifikation mit dem Perzeptron
• mehrklassige Klassifikation mit Keras und mit PyTorch
• Regressionsaufgaben mit Keras und mit PyTorch
• Erklärbarkeit neuronaler Netze als eigenständiges Thema
• Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks

Der dritte Block vertieft klassisches Machine Learning und Big-Data-Werkzeuge parallel zueinander, sodass sowohl algorithmische Tiefe als auch Skalierbarkeit adressiert werden.

• Ausreißererkennung und Umgang mit unausgewogenen Datensätzen
• Featureauswahl und Dimensionsreduktion mit PCA
• Autoencoder, Decision Trees und Ensemble-Learning-Methoden
• Clustering mit K-Means, DBSCAN und hierarchischer Clusteranalyse
• Low-Code-Workflows und Datenaufbereitung mit KNIME
• relationale Datenbanken (PostgreSQL, MariaDB) sowie dokumentenorientiertes MongoDB

Der vierte Block überträgt die erlernten Methoden in Business-Intelligence-Kontexte und ergänzt sie um aktuelle KI-Agenten-Konzepte, wodurch der Kurs auch neuere Entwicklungen der Datenwissenschaft aufgreift.

• Business Intelligence mit Power BI, KNIME und Tableau
• ETL-Prozesse und Data Warehousing, inklusive Werkzeugen wie SSIS und Pentaho
• Dimensional Modeling und Kennzahlen-Dashboards
• Konzeption eines personalisierten Chatbots
• Aufbau von KI-Agenten- und Multi-Agenten-Workflows
• Grundlagen von Data Mining und erklärbarer künstlicher Intelligenz

Der begleitende Praxisteil zieht sich durch den gesamten Kurs: Jede Lerneinheit endet mit einer individuellen Projektarbeit zu einem selbstgewählten Thema, wodurch sich über den Kursverlauf ein zusammenhängendes Portfolio ergibt.

• individuelle Projektarbeit zum Abschluss des Python-Grundlagenmoduls
• individuelle Projektarbeit zum Abschluss des Deep-Learning-Moduls
• individuelle Projektarbeit zum Abschluss des Machine-Learning- und Big-Data-Moduls
• individuelle Projektarbeit zum Abschluss des Business-Intelligence-Moduls
• individuelle Projektarbeit zum Abschluss des KI-Agenten-Moduls
• Aufbau eines Convolutional-Neural-Network-Modells an einem Bilddatensatz
• Durchführung einer vollständigen Clusteranalyse an einem realen Datensatz
• Erstellung eines Low-Code-Workflows in KNIME von Datenimport bis Visualisierung
• Aufbau eines Business-Intelligence-Dashboards mit ETL-Anbindung
• Konzeption und Umsetzung eines eigenen personalisierten Chatbots
• Entwicklung eines einfachen Multi-Agenten-Workflows
• Zusammenstellung der einzelnen Projektarbeiten zu einem kohärenten Portfolio

Ergänzend werden statistische Grundlagen wie Stochastik und Hypothesentests sowie Fragen von Ethik und Datenschutz in der Datenwissenschaft behandelt, sodass technisches Können durchgehend mit methodischem und verantwortungsvollem Umgang mit Daten verbunden wird.

Dieser Kurs richtet sich an eine sehr breite Gruppe von Interessierten, die sich umfassend als Data Scientist qualifizieren möchten – von Berufserfahrenen bis zu Berufsrückkehrenden. Erste Einblicke in eine objektorientierte Programmiersprache sind von Vorteil, aber ausdrücklich nicht erforderlich.

• Arbeitslose oder Arbeitssuchende, die sich breit in Richtung Data Science neu orientieren möchten
• Berufserfahrene und Akademiker:innen, die ihr Methodenspektrum von klassischem ML bis Deep Learning erweitern wollen
• Berufsrückkehrende und Rehabilitandinnen und Rehabilitanden mit Interesse an einem technischen Neustart
• Personen mit Interesse an aktuellen KI-Agenten- und Automatisierungskonzepten
• Studienaussteigende, die eine praxisnahe Alternative zum Hochschulstudium suchen

Der Kurs findet als virtuelles Klassenzimmer in Vollzeit statt. Jede der fünf großen Themeneinheiten – Python, Deep Learning, Machine Learning/Big Data, Business Intelligence und KI-Anwendungen – wird mit einer individuellen Projektarbeit zu einem selbstgewählten Thema abgeschlossen, wodurch praktische Umsetzung durchgehend mit theoretischer Einführung verzahnt bleibt und sich ein wachsendes persönliches Portfolio ergibt.

Der Kurs ist als Vollzeitformat im virtuellen Klassenzimmer angelegt und deckt aufgrund seiner methodischen Breite fünf umfangreiche Themenblöcke ab, von Python-Grundlagen bis zu KI-Agenten-Anwendungen. Der Gesamtumfang ergibt sich aus dieser Themenvielfalt und den jeweils zugehörigen individuellen Projektarbeiten.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Bescheinigung zum Data Scientist ab, kein staatlich anerkanntes Examen. Die im Kursverlauf entstandenen individuellen Projektarbeiten bilden zugleich ein aussagekräftiges Portfolio, das die praktische Anwendungskompetenz über alle behandelten Themenbereiche hinweg dokumentiert.

Die außergewöhnliche methodische Breite dieses Kurses – von klassischem Machine Learning über Deep Learning und Big-Data-Werkzeuge bis zu Business Intelligence und KI-Agenten – bereitet Absolvierende auf ein sehr weites Spektrum an Data-Science-Rollen vor, statt sie auf ein einzelnes Werkzeug festzulegen. Das ist besonders wertvoll für Berufseinsteigende, die noch nicht wissen, in welche Richtung sich ihre Spezialisierung entwickeln soll, und die sich zunächst einen fundierten Überblick verschaffen möchten. Das über den gesamten Kurs aufgebaute Portfolio aus individuellen Projektarbeiten liefert zudem einen konkreten, vorzeigbaren Nachweis der erworbenen Fähigkeiten – ein Aspekt, der bei Bewerbungen im Data-Science-Umfeld häufig mehr zählt als reine Zertifikatstitel, da potenzielle Arbeitgeber direkt sehen können, welche Probleme die Teilnehmenden eigenständig gelöst haben. Durch die Aufnahme aktueller Themen wie KI-Agenten und Multi-Agenten-Frameworks bleibt der Kurs zudem nah an den jüngeren Entwicklungen der Branche, sodass Absolvierende nicht nur etablierte Data-Science-Grundlagen, sondern auch einen Ausblick auf neuere Automatisierungsansätze mitnehmen.