Einführung in die Datenwissenschaft als Data Scientistin

Dieser Kurs bietet eine tiefgehende Einführung in Data Science und vermittelt sowohl die konzeptionellen Grundlagen als auch die praktischen Programmierfertigkeiten, die für den Berufseinstieg als Data Scientist erforderlich sind. Ausgehend von den Programmiergrundlagen mit Python und pandas erarbeiten die Teilnehmenden Datenmanipulation und -visualisierung, vertiefen sich in Supervised Learning zur Entwicklung und Evaluation prädiktiver Modelle und lernen den Umgang mit großen Datenmengen mithilfe von PySpark. Ergänzend werden die Grundlagen des Machine Learning behandelt, sodass am Ende ein solides Verständnis der wichtigsten Techniken und Algorithmen der Datenwissenschaft steht.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke, die von den Programmiergrundlagen bis zur Verarbeitung großer Datenmengen reichen. Grundlagen der Data Science und Python/pandas: Dieser Block schafft das Fundament für alle weiteren Inhalte.

• Grundlegende Konzepte und Methoden der Data Science
• Programmiergrundlagen mit Python für die Datenanalyse
• Datenmanipulation mit der Bibliothek pandas
• Datenvisualisierung zur Aufbereitung von Zwischenergebnissen

Supervised Learning: Dieser Block vertieft die Entwicklung prädiktiver Modelle.

• Grundprinzipien des Supervised Learning
• Entwicklung prädiktiver Modelle auf Basis vorhandener Datensätze
• Systematische Evaluation von Modellgüte und Vorhersagequalität
• Fachliche Interpretation von Modellergebnissen

Big Data mit PySpark: Dieser Block widmet sich der Verarbeitung großer Datenmengen jenseits klassischer Tabellenverarbeitung.

• Einführung in die Architektur und Funktionsweise von PySpark
• Verarbeitung großer, verteilter Datensätze
• Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf umfangreiche Datenbestände
• Performanceaspekte bei der Analyse großer Datenmengen

Grundlagen des Machine Learning: Der abschließende Block vermittelt ein breiteres Verständnis zentraler Machine-Learning-Techniken.

• Überblick über wichtige Machine-Learning-Algorithmen
• Einordnung von Klassifikations- und Regressionsverfahren
• Zusammenspiel von Datenaufbereitung, Modellbildung und Interpretation
• Verankerung eines soliden methodischen Grundverständnisses für den Berufsalltag

Die vier Blöcke bauen bewusst aufeinander auf: Python und pandas liefern das technische Handwerkszeug für die Datenanalyse, Supervised Learning die Methodik zur Entwicklung prädiktiver Modelle, PySpark die Fähigkeit, diese Methodik auch auf große Datenmengen anzuwenden, und der abschließende Block zu Machine-Learning-Grundlagen rundet das methodische Verständnis ab. Damit deckt der Kurs den Weg vom ersten Datensatz bis zur Analyse umfangreicher, teils unstrukturierter Datenbestände ab, wie er im Alltag einer Data Scientistin typischerweise durchlaufen wird. Ein durchgehendes Beispielprojekt begleitet den Kursverlauf: Ausgehend von einem realistischen, aber überschaubaren Datensatz erarbeiten die Teilnehmenden zunächst eine saubere Datenbasis mit pandas, entwickeln darauf ein erstes prädiktives Modell im Rahmen des Supervised Learning, evaluieren dessen Güte und übertragen die gewonnenen Erkenntnisse anschließend gedanklich auf ein Szenario mit deutlich größerem Datenvolumen, wie es in PySpark behandelt wird. So erleben die Teilnehmenden, wie sich dieselbe methodische Herangehensweise von einem kleinen auf einen umfangreichen Datensatz übertragen lässt, ohne die zugrundeliegende Logik neu erfinden zu müssen. Ergänzend wird im Kurs auf die Grenzen von Machine-Learning-Modellen eingegangen: Nicht jedes Problem lässt sich sinnvoll mit einem prädiktiven Modell lösen, und nicht jede Datenmenge rechtfertigt den Einsatz von Big-Data-Werkzeugen wie PySpark. Die Teilnehmenden lernen, diese Einschätzung selbst zu treffen, statt Methoden ungeprüft auf jede Fragestellung anzuwenden.

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.

• Angehende Data Scientistinnen und Data Scientists
• Personen mit Interesse an einem Einstieg in Machine Learning Engineering
• Data Analysts, die ihre Kompetenzen in Richtung Data Science erweitern möchten
• Quereinsteiger/innen mit analytischem Interesse und Grundverständnis für Programmierung

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format angeboten, meist in Vollzeit, teils in Teilzeit. Theoretische Konzepte aus Data Science und Machine Learning werden durch praktische Übungen mit Python, pandas und PySpark direkt vertieft, sodass Methodik und Programmierpraxis parallel aufgebaut werden.

Der Kurs deckt vier Themenblöcke von Data-Science-Grundlagen über Supervised Learning und PySpark bis zu Machine-Learning-Grundlagen ab und wird meist in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt.

Der Abschluss erfolgt über ein Trägerzertifikat für „Einführung in die Datenwissenschaft als Data Scientistin" nach einer entsprechenden Abschlussprüfung.

Der Einstieg in Data Science wirkt für viele Interessierte zunächst unübersichtlich, weil die notwendigen Kompetenzen von Programmierung über Statistik bis zu Big-Data-Verarbeitung reichen. Dieser Kurs bringt diese Bausteine in eine nachvollziehbare Reihenfolge und zeigt, wie Python-Grundlagen, Supervised Learning und die Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark systematisch aufeinander aufbauen. Besonders wertvoll ist die Kombination aus Modellentwicklung und Modellinterpretation: Wer nicht nur ein prädiktives Modell trainieren, sondern dessen Ergebnisse auch fachlich einordnen und kommunizieren kann, liefert im Berufsalltag einen deutlich höheren Mehrwert als reine technische Modellumsetzung. Der PySpark-Block ergänzt dieses Profil um die Fähigkeit, dieselben Methoden auch auf umfangreiche, verteilte Datenbestände anzuwenden, wie sie in vielen Unternehmen längst zum Alltag gehören. Für den beruflichen Einstieg bedeutet das ein Kompetenzprofil, das von der ersten Datenmanipulation mit pandas bis zur Analyse großer Datenmengen mit PySpark reicht – eine Grundlage, die sowohl für klassische Data-Analyst-Positionen als auch für den Einstieg in anspruchsvollere Data-Science- und Machine-Learning-Rollen anschlussfähig ist. Nicht zuletzt profitieren die Teilnehmenden von der engen Verzahnung zwischen Modellentwicklung und Big-Data-Verarbeitung: In vielen Unternehmen liegen die Daten längst nicht mehr in überschaubaren Tabellen vor, sondern in umfangreichen, verteilten Systemen. Wer bereits während der Ausbildung gelernt hat, dieselbe methodische Herangehensweise vom kleinen Testdatensatz auf große, mit PySpark verarbeitete Datenmengen zu übertragen, ist auf diese Realität deutlich besser vorbereitet als mit rein theoretischem, auf kleine Beispieldatensätze beschränktem Data-Science-Wissen ohne jeden Bezug zu produktiven Systemen.