Data Scientist Weiterbildung: Python & ML

Diese Weiterbildung vermittelt den methodischen Werkzeugkasten für Data Scientists: erweiterte Python-Programmierung, statistische Verfahren wie Hypothesentests und Regressionsanalysen sowie die Grundlagen des maschinellen Lernens mit klassischen Algorithmen. Im Zentrum steht das Zusammenspiel aus sauberem Code, statistischer Validierung und trainierten Modellen, das aus Rohdaten belastbare Vorhersagen macht.

Der erste Modulblock vertieft die Python-Programmierung über Grundlagenwissen hinaus mit Blick auf datengetriebene Anwendungen. Ziel ist sauberer, wiederverwendbarer Code als Basis für alle folgenden Analyseschritte.

• erweiterte Sprachkonzepte für datenintensive Anwendungen
• Aufbau modularer Code-Strukturen für Wiederverwendbarkeit
• Funktionen und Bibliotheken zur effizienten Datenverarbeitung
• Entwicklung von Skripten zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
• Fehlerbehandlung und Debugging in datengetriebenen Skripten
• Vorbereitung von Rohdaten für nachfolgende statistische Auswertungen

Der zweite Modulblock behandelt statistische Methoden und explorative Datenanalyse als Grundlage fundierter Erkenntnisse. Hier lernen Teilnehmende, Aussagen über Daten nicht nur zu treffen, sondern auch statistisch abzusichern.

• Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Anwendung auf reale Datensätze
• Aufbau und Durchführung von Hypothesentests
• Interpretation von Signifikanzniveaus und statistischen Kennwerten
• Korrelationsanalysen zur Aufdeckung von Zusammenhängen
• lineare und erweiterte Regressionsmodelle
• explorative Visualisierung zur ersten Einschätzung von Datenstrukturen

Der dritte Modulblock führt in die Grundlagen des maschinellen Lernens ein, ausgehend von klassischen Algorithmen und dem grundlegenden Ablauf des Modelltrainings.

• Unterscheidung zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen
• klassische Algorithmen für Klassifikation und Regression
• Aufteilung von Datensätzen in Trainings- und Testdaten
• Training von Modellen und Bewertung ihrer Vorhersagegüte
• Optimierung von Modellparametern zur Verbesserung der Genauigkeit
• Erkennung von Über- und Unteranpassung bei trainierten Modellen

Der vierte, anwendungsorientierte Modulblock verzahnt Datenverarbeitung und algorithmische Optimierung zu vollständigen Analyseworkflows, wie sie im Alltag von Data Scientists vorkommen.

• systematische Datenbereinigung als Vorbereitung für das Modelltraining
• Feature Engineering zur Verbesserung der Modellqualität
• Auswahl leistungsfähiger Algorithmen für unterschiedliche Datenmengen
• Beschleunigung datenintensiver Prozesse durch gezielte Optimierung
• Aufbau eines vollständigen Projekts von der Rohdatenaufbereitung bis zum trainierten Modell
• Dokumentation von Analyseentscheidungen und Modellannahmen
• Vergleich unterschiedlicher Modelle anhand geeigneter Bewertungsmetriken
• Umgang mit unausgewogenen oder unvollständigen Datensätzen
• Diskussion von Grenzen und Fehlerquellen statistischer Modelle
• Präsentation von Analyseergebnissen anhand eines eigenen Projekts
• Feedbackrunden zu den erarbeiteten Modellen und Auswertungen
• Abwägung zwischen Modellkomplexität und Interpretierbarkeit für unterschiedliche Anwendungsfälle
• Zusammenführung aller Kursinhalte in einem abschließenden Praxisprojekt

Der methodische Schwerpunkt dieser Weiterbildung unterscheidet sie von reinen Tool-Schulungen: Statt einzelne Bibliotheken isoliert zu bedienen, lernen Teilnehmende, wann welches statistische Verfahren angemessen ist und wie sich dessen Ergebnisse in ein trainiertes Modell überführen lassen. Diese Verbindung aus Statistik und maschinellem Lernen ist gerade für Rollen wichtig, in denen Modellergebnisse gegenüber Fachabteilungen begründet werden müssen, denn ein technisch sauber trainiertes Modell nützt wenig, wenn seine Aussagekraft nicht nachvollziehbar erklärt werden kann. Das abschließende Praxisprojekt durchläuft den vollständigen Weg von der Rohdatenaufbereitung über die statistische Prüfung bis zum trainierten und evaluierten Modell und liefert damit ein konkretes Arbeitsbeispiel für Bewerbungen im Bereich Data Science. Da eigener Python-Code, statistische Auswertungen und ein fertiges Modell dokumentiert vorliegen, entsteht ein Nachweis, der über eine reine Zertifikatsbescheinigung hinausgeht und im Bewerbungsprozess konkret vorgezeigt werden kann.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen aus unterschiedlichen fachlichen Hintergründen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Da ein Eignungstest Teil des Zugangs ist, sollten grundlegende analytische und technische Neigungen bereits vorhanden sein.

• Mitarbeitende aus unterschiedlichen Fachbereichen mit Interesse an Daten und Programmierung
• Personen mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung, die in die Datenanalyse wechseln möchten
• Fachkräfte, die Python-Grundkenntnisse in Richtung Statistik und maschinelles Lernen ausbauen wollen
• Quereinsteiger:innen mit technischer Affinität und guten Englischkenntnissen für Fachliteratur

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Format statt und wird überwiegend in Vollzeit, teilweise auch in Teilzeit angeboten. Theoretische Konzepte aus Statistik und maschinellem Lernen werden unmittelbar in Python-Übungen umgesetzt, sodass abstrakte Verfahren wie Hypothesentests oder Modelltraining direkt am eigenen Code nachvollzogen werden. Der hohe Praxisanteil sorgt dafür, dass Teilnehmende nicht nur Konzepte verstehen, sondern auch selbstständig anwenden können.

Die Weiterbildung wird überwiegend als Vollzeitkurs im Hybrid-Format angeboten, mit vereinzelten Teilzeitoptionen. Der Umfang deckt die vier aufeinander aufbauenden Themenblöcke von Python über Statistik bis zum maschinellen Lernen vollständig ab.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kompetenzen in Python, Statistik und maschinellem Lernen dokumentiert. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, kein staatlich geregeltes Examen.

Data Science gilt als eines der am stärksten wachsenden Berufsfelder, da Unternehmen zunehmend datenbasierte Vorhersagen und Entscheidungen benötigen. Diese Weiterbildung deckt mit Python, Statistik und maschinellem Lernen genau die drei Kompetenzbereiche ab, die in Stellenanzeigen für Data Scientists und Data Analysts am häufigsten gemeinsam genannt werden. Der Aufbau folgt dabei bewusst der Reihenfolge, in der diese Kompetenzen im Berufsalltag tatsächlich zusammenwirken: erst sauberer Code, dann statistische Validierung, dann Modelltraining. Besonders wertvoll ist der methodische Aufbau: Wer nur Machine-Learning-Bibliotheken bedienen kann, ohne die statistischen Grundlagen zu verstehen, stößt bei der Interpretation und Kommunikation von Ergebnissen schnell an Grenzen. Diese Weiterbildung verbindet beides und schafft damit ein belastbares Fundament, das auch dann trägt, wenn sich einzelne Programmierbibliotheken oder Frameworks in den kommenden Jahren weiterentwickeln. Langfristig eröffnet diese Kombination aus Programmier-, Statistik- und ML-Kompetenz Perspektiven für Rollen vom Data Analyst bis zum spezialisierten Machine Learning Engineer, je nachdem, in welche Richtung sich Interessen und Marktentwicklung im weiteren Berufsweg entwickeln. Wer zusätzlich Interesse an der praktischen Umsetzung größerer Datenmengen entwickelt, findet in den Modulen zu Automatisierung und algorithmischer Optimierung bereits erste Anknüpfungspunkte für eine Spezialisierung in Richtung Data Engineering.