Feature Engineering Grundlagen für KI-Anwendungen – Kurs

Bevor ein Machine-Learning-Modell überhaupt trainiert werden kann, entscheidet sich in der Praxis oft schon vorher, ob es später gute Ergebnisse liefert: bei der Auswahl und Aufbereitung der Merkmale, die in das Modell einfließen. Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des Feature Engineering als eigenständige Disziplin zwischen Statistik, Datenaufbereitung und technischer Umsetzung. Teilnehmende lernen, Merkmale mit SQL zu extrahieren, statistisch zu bewerten, mit gängigen Transformationsverfahren aufzubereiten und die Ergebnisse über Power BI nachvollziehbar zu dokumentieren.

Modul 1 legt die Grundlagen des Feature Engineering und zeigt, wie modellrelevante Merkmale überhaupt erst identifiziert werden.

• Feature Engineering als Bindeglied zwischen Rohdaten und Modelltraining
• Ableitung modellrelevanter Variablen aus vorhandenen Datenquellen
• Analyse von Datenverteilungen zur Erkennung geeigneter Merkmale
• Untersuchung von Korrelationen zwischen potenziellen Merkmalen
• SQL-Abfragen zur gezielten Erstellung von Datenschnitten
• Datenbereinigung und Typanpassung als notwendige technische Basisarbeit
• Erkennung von Ausreißern und deren Einfluss auf spätere Modellmerkmale

Modul 2 vertieft die konkreten Methoden, mit denen Rohmerkmale in eine für Modelle geeignete Form gebracht werden.

• Transformation numerischer Werte für stabilere Modelleingaben
• Umgang mit kategorialen Werten und deren Aufbereitung
• Skalierungsverfahren für numerische Merkmale im Vergleich
• Normalisierungsverfahren und ihre jeweiligen Einsatzbereiche
• Aufbau reproduzierbarer Ablaufstrukturen für die Merkmalserstellung
• Exploration aufbereiteter Merkmale über Power-BI-Analysen
• Umgang mit zeitbezogenen Merkmalen und deren Aufbereitung für Modelle

Modul 3 betrachtet Feature Engineering als Prozess, der statistische Analyse, Datenpipelines und strukturierte Softwareentwicklung miteinander verbindet.

• Integration statistischer Analyseergebnisse in die eigentliche Merkmalserstellung
• Aufbau strukturierter Datenpipelines für wiederholbare Feature-Erstellung
• Einsatz objektorientierter Strukturen zur Modellierung von Features
• Berücksichtigung datenethischer Aspekte bei der Merkmalsauswahl
• Umgang mit fehlenden oder unvollständigen Ausgangsdaten
• Abstimmung zwischen statistischer Bewertung und technischer Umsetzung
• Vermeidung von Datenlecks zwischen Trainings- und Testdaten bei der Merkmalserstellung

Modul 4 widmet sich Qualität und Dokumentation, denn ein Feature-Set ist nur dann brauchbar, wenn seine Entstehung nachvollziehbar und reproduzierbar bleibt.

• Dokumentation aller wesentlichen Feature-Entscheidungen
• Versionierung von Feature-Pipelines für nachvollziehbare Entwicklung
• Visuell unterstützte Qualitätsprüfung mit Power BI
• Prüfung erstellter Merkmale auf Stabilität über verschiedene Datenausschnitte
• Prüfung auf Robustheit gegenüber kleinen Datenänderungen
• Ableitung von Konsequenzen aus Qualitätsproblemen für die weitere Merkmalsarbeit
• Aufbau eines nachvollziehbaren Übergabeformats für nachgelagerte Modellierungsschritte

Im Praxisteil wird der gesamte Prozess von der Rohdatenanalyse bis zum dokumentierten Feature-Set an einem zusammenhängenden Datensatz durchgespielt.

• Erste explorative Analyse eines gegebenen Rohdatensatzes
• Formulierung eigener SQL-Abfragen zur Erstellung relevanter Datenschnitte
• Durchführung von Datenbereinigung und Typanpassung am Übungsdatensatz
• Statistische Analyse von Verteilungen und Korrelationen im Datensatz
• Transformation numerischer und kategorialer Merkmale nach den erlernten Verfahren
• Anwendung von Skalierungs- und Normalisierungsverfahren auf ausgewählte Merkmale
• Aufbau einer einfachen, reproduzierbaren Pipeline für die Merkmalserstellung
• Exploration der erstellten Merkmale über ein eigenes Power-BI-Dashboard
• Dokumentation der getroffenen Feature-Entscheidungen im Übungsprojekt
• Versionierung der eigenen Feature-Pipeline
• Überprüfung der erstellten Merkmale auf Stabilität und Robustheit
• Präsentation des fertigen Feature-Sets samt Begründung der getroffenen Entscheidungen

Der Kurs versteht Feature Engineering bewusst nicht als reine Vorstufe zum eigentlichen Modelltraining, sondern als eigenständige Disziplin mit hohem Einfluss auf die spätere Modellqualität. Wer hier sauber arbeitet, legt den Grundstein für belastbare KI- und Data-Science-Anwendungen. Der durchgängige Bezug zu SQL, statistischer Analyse und Power BI sorgt dafür, dass die vermittelten Methoden nicht abstrakt bleiben, sondern direkt mit gängigen Werkzeugen aus der beruflichen Praxis verknüpft werden.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich in den Bereich Datenanalyse und KI-Anwendungsentwicklung einarbeiten oder ihre bestehenden Kenntnisse gezielt vertiefen möchten.

• Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen mit Interesse an Data Science und KI-Anwendungen
• Angehende KI-Anwendungsentwickler:innen, die die Datenaufbereitung fundiert erlernen möchten
• Machine Learning Engineers, die ihre Kenntnisse im Feature Engineering systematisieren wollen
• Data Analysts und Data Scientists, die reproduzierbare Merkmalserstellung in ihren Arbeitsalltag integrieren möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und verbindet fachliche Inputs zu Statistik, SQL und Transformationsverfahren eng mit praktischen Übungen an einem durchgängigen Datensatz. Die Teilnehmenden arbeiten dabei schrittweise von der ersten Rohdatenanalyse bis zum dokumentierten und versionierten Feature-Set, sodass jeder Kursabschnitt unmittelbar in der Praxis angewendet wird.

Der Kurs ist als Vollzeitformat angelegt und gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke Feature-Engineering-Grundlagen, Feature-Engineering-Methoden, Feature-Engineering-Prozesse sowie Qualität und Dokumentation, ergänzt durch einen umfangreichen Praxisteil an einem zusammenhängenden Übungsdatensatz.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, die die erworbenen Kompetenzen im Bereich Feature Engineering dokumentiert.

Feature Engineering wird in vielen Data-Science-Ausbildungen nur am Rande behandelt, obwohl es einen erheblichen Teil der tatsächlichen Arbeitszeit in realen Projekten ausmacht. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke, indem er den gesamten Prozess von der ersten Datenanalyse bis zum dokumentierten Feature-Set eigenständig und vertieft behandelt, statt ihn als kurzen Zwischenschritt vor dem eigentlichen Modelltraining abzuhandeln. Der durchgehende Praxisbezug zu SQL, statistischer Analyse und Power BI sorgt dafür, dass die erlernten Methoden nicht bei der Theorie stehen bleiben, sondern direkt auf reale Datensätze übertragen werden können - eine Fähigkeit, die in nahezu jedem Data-Science- oder KI-Projekt gebraucht wird, unabhängig davon, welches Modell später darauf aufsetzt. Wer Feature Engineering beherrscht, kann Modellfehler oft schneller einordnen: Häufig liegt die Ursache für schwache Vorhersagen nicht im Modell selbst, sondern in schlecht aufbereiteten oder falsch gewählten Merkmalen. Diese Fehlerquelle systematisch ausschließen zu können, spart in Projekten erhebliche Zeit gegenüber einem reinen Trial-and-Error an den Modellparametern. Für den weiteren beruflichen Werdegang stärkt der Kurs die Position von Teilnehmenden in Teams, die Machine-Learning-Anwendungen entwickeln, da fundiertes Feature Engineering direkten Einfluss auf die Qualität und Nachvollziehbarkeit der späteren Modellergebnisse hat.