Data Scientist:in mit Python: ML, PySpark, OOP – Kurs

Data Science verbindet Programmierung, Statistik und maschinelles Lernen zu einer Disziplin, die aus großen, oft unstrukturierten Datenmengen verwertbare Muster ableitet. Diese Qualifizierung bereitet gezielt auf die Rolle der Data Scientistin bzw. des Data Scientists vor, mit einem klaren Schwerpunkt auf Python: von den Grundlagen des maschinellen Lernens über die Vertiefung in Supervised Learning bis zur Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark, flankiert von objektorientierter Programmierung als strukturellem Fundament.

Block 1 — Machine Learning Grundlagen Der Einstieg führt in die grundlegenden Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens ein und schafft damit die Basis für alle weiterführenden Inhalte des Kurses.

• Grundbegriffe des maschinellen Lernens und ihre praktische Bedeutung
• Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen einordnen
• Typische Anwendungsfälle von Machine Learning im betrieblichen Kontext
• Aufbau eines einfachen Machine-Learning-Workflows von Daten bis Modell
• Grundprinzipien von Data Modelling für Data-Science-Projekte
• Bedeutung sauberer Trainingsdaten für die Modellqualität

Block 2 — Modellinterpretation und Big Data mit PySpark Große Datenmengen lassen sich nicht mehr mit klassischen Einzelrechner-Werkzeugen verarbeiten. Dieser Block vermittelt PySpark als Werkzeug für Big Data sowie Techniken zur Interpretation von Modellergebnissen.

• Nutzung von PySpark für die Verarbeitung großer Datenmengen
• Verteilte Datenverarbeitung im Unterschied zu klassischen Einzelrechner-Ansätzen
• Techniken zur Interpretation von Modellergebnissen
• Modellergebnisse zur Unterstützung von Entscheidungsfindung aufbereiten
• Grenzen der Interpretierbarkeit komplexerer Modelle einordnen

Block 3 — Objektorientierte Programmierung mit Python Data-Science-Code, der nur aus einzelnen Skriptzeilen besteht, wird bei wachsenden Projekten schnell unübersichtlich. Dieser Block vertieft die objektorientierte Programmierung als strukturelles Fundament.

• Klassen, Objekte und Methoden zur Strukturierung von Programmen
• Aufbau komplexerer, wiederverwendbarer Code-Strukturen
• Objektorientierte Kapselung von Datenverarbeitungsschritten
• Zusammenspiel von objektorientiertem Code und Data-Science-Bibliotheken wie Pandas
• Unit Testing als Grundprinzip für verlässlichen Data-Science-Code

Block 4 — Vertiefung in Supervised Learning Der letzte inhaltliche Block widmet sich intensiv dem in der Praxis am häufigsten eingesetzten Bereich des maschinellen Lernens: dem überwachten Lernen.

• Regression zur Vorhersage kontinuierlicher Zielgrößen
• Klassifikation zur Zuordnung von Datensätzen zu Kategorien
• Anwendung von Regressions- und Klassifikationsverfahren auf reale Datensätze
• Bewertung von Modellgüte anhand geeigneter Kennwerte
• Typische Fehlerquellen wie Overfitting bei Supervised-Learning-Modellen erkennen

Praxisblock — Vom Datensatz zum interpretierten Modell

• Einen Datensatz für ein einfaches Machine-Learning-Modell aufbereiten
• Ein Regressionsmodell auf einen realen Beispieldatensatz anwenden
• Ein Klassifikationsmodell für eine kategoriale Zielgröße trainieren
• Modellergebnisse mit geeigneten Kennwerten bewerten
• Eine PySpark-Verarbeitung für einen größeren Beispieldatensatz aufsetzen
• Ergebnisse eines Modells für eine nicht-technische Zielgruppe interpretieren
• Eine Klasse zur strukturierten Kapselung eines Datenverarbeitungsschritts entwerfen
• Einen einfachen Unit-Test für eine zentrale Funktion schreiben
• Ein Modell auf Anzeichen von Overfitting hin überprüfen
• Eine Data-Modelling-Struktur für ein kleines Data-Science-Projekt entwerfen
• Muster in einem größeren, unstrukturierten Datensatz identifizieren
• Ein vollständiges Vorgehen vom Rohdatensatz bis zum interpretierten Modell dokumentieren

Wer diesen Kurs abschließt, kann Machine-Learning-Modelle nicht nur anwenden, sondern versteht auch, wie sich deren Ergebnisse interpretieren und wie sich der zugrunde liegende Code objektorientiert und wartbar strukturieren lässt. Der Schwerpunkt auf PySpark sorgt zusätzlich dafür, dass die erlernten Methoden auch bei Datenmengen tragen, die auf einem einzelnen Rechner nicht mehr sinnvoll verarbeitet werden können.

Der Kurs richtet sich an Personen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT, Programmierung und maschinellem Lernen mitbringen.

• Personen mit Interesse an einem Einstieg in Data Science und Machine Learning
• Quereinsteiger:innen mit Python-Grundkenntnissen und analytischem Interesse
• Fachkräfte, die von deskriptiver Datenanalyse zu prädiktiven Modellen wechseln möchten
• Mitarbeitende, die große Datenmengen mit PySpark verarbeiten lernen möchten

Der Kurs kombiniert strukturierten Gruppenunterricht mit flexiblen Lernmodulen, um sowohl gemeinsame Erarbeitung als auch individuelles Vertiefen zu ermöglichen. Machine-Learning-Konzepte werden jeweils an realen Beispieldatensätzen erprobt, sodass theoretisches Verständnis und praktische Modellanwendung durchgehend zusammen trainiert werden.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Angaben sind im Buchungsprozess einsehbar.

Teilnehmende erhalten ein Trägerzertifikat über die vermittelten Data-Science- und Python-Kompetenzen; je nach Anbieter ergänzt um eine Abschlussprüfung. Eine externe Herstellerzertifizierung ist für diesen Kurs nicht vorgesehen.

Viele Einstiegskurse in Data Science behandeln Machine Learning entweder rein theoretisch oder beschränken sich auf kleine, bereits aufgeräumte Übungsdatensätze. Dieser Kurs geht darüber hinaus, indem er PySpark als Werkzeug für tatsächlich große Datenmengen einbindet und damit näher an reale Data-Science-Arbeit heranführt. Der besondere Wert liegt in der Verbindung aus Modellwissen und sauberer Softwarestruktur: Wer Machine-Learning-Modelle zwar anwenden, aber keinen wartbaren, objektorientierten Code dazu schreiben kann, produziert schnell schwer nachvollziehbare Projekte. Die Kombination beider Bereiche macht die erworbenen Fähigkeiten auch für größere, im Team bearbeitete Data-Science-Projekte tragfähig. Für den Einstieg in eine Data-Science-Laufbahn ist zudem die Vertiefung in Supervised Learning besonders wertvoll, da Regression und Klassifikation zu den in der betrieblichen Praxis am häufigsten eingesetzten Verfahren zählen — im Unterschied zu vielen weiterführenden, aber seltener direkt einsetzbaren Spezialthemen des maschinellen Lernens. Auch die kritische Distanz zu den eigenen Modellergebnissen, die im Kurs immer wieder eingeübt wird, zahlt sich im Berufsalltag aus: Ein Modell, das auf Trainingsdaten hervorragend abschneidet, aber bei neuen Daten versagt, richtet in einer produktiven Anwendung mehr Schaden an als gar kein Modell. Wer gelernt hat, Overfitting und unplausible Ergebnisse systematisch zu hinterfragen, liefert Modelle, denen ein Unternehmen tatsächlich vertrauen kann, statt nur technisch beeindruckende, aber praktisch unzuverlässige Vorhersagen zu produzieren.