Datenaufbereitung und Data Science mit Python – Kurs

Dieser Kurs vermittelt, wie Rohdaten mit Python systematisch aufbereitet, strukturiert und visualisiert werden, um daraus verlässliche Grundlagen für Data-Science-Anwendungen zu schaffen. Im Zentrum steht der Aufbau von Vorhersagemodellen im Bereich des überwachten Lernens, ergänzt um eine fundierte Einführung in die objektorientierte Programmierung mit Python, die komplexere Datenverarbeitungsaufgaben strukturiert lösbar macht. Der Kurs ist als mentorenbegleitetes Selbstlernformat angelegt: Teilnehmende arbeiten in ihrem eigenen Tempo durch die Lerninhalte und werden dabei von erfahrenen Mentor:innen individuell begleitet, die Rückfragen klären und Feedback zu eigenen Lösungen geben.

Block 1: Datenaufbereitung mit Python und pandas Der erste Themenblock schafft die Grundlage für alle weiteren Data-Science-Arbeiten: den sicheren Umgang mit pandas zur Aufbereitung roher, oft unvollständiger Datenbestände.

• Einlesen unterschiedlicher Datenformate wie CSV, Tabellen und strukturierter Textdaten mit pandas
• Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und uneinheitlichen Schreibweisen
• Filterung, Gruppierung und Transformation von Datensätzen
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einer konsistenten Arbeitsbasis
• Grundlagen der Datenvisualisierung zur ersten Sichtung von Datensätzen
• Dokumentation von Aufbereitungsschritten für nachvollziehbare Analysen

Block 2: Objektorientierte Programmierung mit Python Aufbauend auf der Datenaufbereitung vertieft dieser Block die objektorientierte Programmierung als Strukturierungsprinzip für umfangreichere Python-Anwendungen.

• Klassen, Objekte und Attribute zur Modellierung von Anwendungsfällen
• Vererbung und Kapselung zur Organisation von Programmcode
• Aufbau wiederverwendbarer Funktionen und Module für Datenverarbeitungsaufgaben
• Fehlerbehandlung und robuste Programmstrukturen
• Unit Testing zur Absicherung einzelner Programmbausteine
• Grundzüge des Test Driven Development in der praktischen Anwendung

Block 3: Supervised und Unsupervised Learning Der dritte Block führt in die zentralen Verfahren des maschinellen Lernens ein, mit Schwerpunkt auf überwachtem Lernen und ergänzenden unüberwachten Methoden.

• Grundprinzipien des überwachten Lernens anhand von Klassifikations- und Regressionsaufgaben
• Aufbau, Training und Bewertung von Vorhersagemodellen
• Random-Forest-Verfahren als robuste Methode für strukturierte Daten
• Grundlagen des unüberwachten Lernens zur Gruppierung ähnlicher Datensätze
• Bewertungskriterien zur Einschätzung der Modellgüte
• Typische Fehlerquellen bei der Modellentwicklung und ihre Vermeidung

Block 4: Statistische Auswertung und Visualisierung Der vierte Block verbindet die bisherigen Inhalte mit vertiefenden statistischen Auswertungsmethoden und der visuellen Aufbereitung von Ergebnissen.

• Clusteranalysen zur Segmentierung von Datenbeständen
• Varianzanalysen zur Bewertung von Unterschieden zwischen Gruppen
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen für unterschiedliche Datenstrukturen
• Aufbereitung von Modellergebnissen für nicht-technische Zielgruppen
• Grundlagen künstlicher neuronaler Netze als Ausblick auf Deep Learning
• Einordnung, wann klassische Verfahren und wann komplexere Modelle sinnvoll sind

Praxisteil – Vom Rohdatensatz zum präsentierten Ergebnis

• Import und erste Bereinigung eines realitätsnahen Übungsdatensatzes mit pandas
• Aufbau einer objektorientierten Programmstruktur für die weitere Verarbeitung
• Schreiben eigener Funktionen inklusive begleitender Unit Tests
• Entwicklung eines ersten Vorhersagemodells im Bereich Supervised Learning
• Training und Bewertung eines Random-Forest-Modells auf den Übungsdaten
• Anwendung eines unüberwachten Verfahrens zur Gruppierung der Datensätze
• Durchführung einer Cluster- und Varianzanalyse auf den Ergebnissen
• Visualisierung der wichtigsten Erkenntnisse in aussagekräftigen Diagrammen
• Dokumentation des gesamten Aufbereitungs- und Modellierungsprozesses
• Individuelles Feedback zur eigenen Lösung im Austausch mit der Mentorin oder dem Mentor
• Überarbeitung der eigenen Lösung anhand des erhaltenen Feedbacks
• Zusammenführung aller Arbeitsschritte zu einem dokumentierten Abschlussprojekt

Die vier Themenblöcke führen von der handwerklichen Datenaufbereitung über strukturierte Python-Programmierung und maschinelles Lernen bis zur statistischen Auswertung und Visualisierung der Ergebnisse. Der Praxisteil überträgt diesen Ablauf auf einen durchgehenden Übungsdatensatz, sodass Teilnehmende am Ende nicht nur einzelne Techniken kennen, sondern den vollständigen Weg von der Rohdatei bis zum präsentierten Analyseergebnis selbst durchlaufen haben – begleitet durch individuelles Mentoring statt durch starre Lerneinheiten im Gleichschritt.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus unterschiedlichsten fachlichen Hintergründen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT sowie Programmierung mitbringen. Da das mentorenbegleitete Selbstlernformat viel Eigenverantwortung erfordert, eignet sich der Kurs besonders für Personen, die gerne strukturiert und selbstständig arbeiten.

• Berufstätige, die aus fachfremden Bereichen in Richtung Data Science wechseln möchten
• Personen mit erster Programmiererfahrung, die diese in Richtung Python und Data Science vertiefen wollen
• Mitarbeitende, die künftig eigenständig Datenaufbereitung und einfache Vorhersagemodelle übernehmen sollen
• eigenständig Lernende:innen, die eine mentorenbegleitete, flexible Lernform gegenüber starrem Klassenunterricht bevorzugen

Der Kurs findet im Hybrid-Format statt und kombiniert eigenständige Übungsphasen mit individueller Begleitung durch Mentor:innen, die Rückfragen klären, Lösungen gegenlesen und gezieltes Feedback geben. Dieses Format erlaubt es, das eigene Lerntempo an Vorkenntnisse und Zeitbudget anzupassen, ohne auf persönliche fachliche Unterstützung zu verzichten. Die meisten Teilnehmenden absolvieren den Kurs in Vollzeit, ein Teilzeitmodell ist ebenfalls möglich.

Die Weiterbildung ist in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke sowie einen umfangreichen Praxisteil gegliedert, der die Inhalte an einem durchgehenden Übungsprojekt zusammenführt. Der tatsächliche Zeitbedarf hängt vom gewählten Lernformat und individuellen Vorkenntnissen ab; die Mehrzahl der Teilnehmenden absolviert den Kurs in Vollzeit über mehrere Wochen.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Datenaufbereitung, Python, objektorientierter Programmierung und Data Science bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist für diesen Kurs nicht vorgesehen.

Besonders wertvoll ist die Verbindung von handwerklicher Datenaufbereitung mit strukturierter Programmierung: Wer pandas und objektorientierte Programmierung gemeinsam beherrscht, kann Datenpipelines nicht nur einmalig zusammenklicken, sondern robust und wiederverwendbar aufbauen – eine Fähigkeit, die in professionellen Data-Science-Teams regelmäßig gefragt ist. Das mentorenbegleitete Selbstlernformat unterscheidet diesen Kurs zudem von klassischem Frontalunterricht: Teilnehmende erarbeiten sich die Inhalte aktiv selbst und erhalten dabei gezieltes, individuelles Feedback zu ihren eigenen Lösungen statt eines für alle identischen Lerntempos. Das eignet sich besonders für Berufstätige, die ihr Lernen flexibel um bestehende Verpflichtungen herum organisieren müssen. Die Kombination aus Supervised Learning, ersten Schritten im unüberwachten Lernen und einem Ausblick auf neuronale Netze vermittelt zudem ein realistisches Bild davon, wie breit das Feld des maschinellen Lernens ist. Teilnehmende verlassen den Kurs nicht nur mit fertigen Python-Skripten, sondern mit einem Verständnis dafür, welches Verfahren für welche Fragestellung geeignet ist – eine Grundlage, auf der sich in der Praxis gezielt weiter aufbauen lässt.