Learning Journey from Data Analyst to Data Scientist

Diese Learning Journey vom Data Analyst (Excel/SQL/Power BI) zum Data Scientist (Python/ML/DL) ist strukturierter Karrierepfad über mehrere Monate. Phase 1: Python Foundations (3 Wochen) — Python-Syntax, Datentypen, Functions, Classes, NumPy, Pandas. Phase 2: Statistics for Data Science (2 Wochen) — Deskriptive Statistik, Inferenz, Hypothesentests, Korrelation, Regression, Bayes vs. Frequentist. Phase 3: Data Wrangling (2 Wochen) — Pandas vertieft, Cleaning, Transformation, Time Series, Visualisierung mit Matplotlib/Seaborn/Plotly. Phase 4: Classic Machine Learning (4 Wochen) — Supervised Learning (Linear/Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting mit XGBoost/LightGBM, SVM), Unsupervised (k-Means, DBSCAN, PCA, t-SNE), Model Evaluation (CV, Hyperparameter-Tuning mit Optuna), Scikit-learn Pipelines. Phase 5: Deep Learning (4 Wochen) — Neural Networks Foundation, CNN für Vision, RNN/LSTM/Transformer für Sequenzen, PyTorch und TensorFlow parallel, Transfer Learning, Fine-Tuning. Phase 6: NLP (2 Wochen) — Sentiment Analysis, NER, Tokenization, Embeddings (BERT, OpenAI), RAG mit Vector DBs. Phase 7: Computer Vision (2 Wochen) — Object Detection (YOLO), Segmentation (U-Net), Foundation Models (CLIP, ViT). Phase 8: MLOps (2 Wochen) — MLflow für Tracking, DVC für Data Versioning, FastAPI für Model-APIs, Docker, Kubernetes, CI/CD für ML, Monitoring (Drift Detection). Phase 9: Capstone (2 Wochen) — End-to-End-Projekt von Daten bis Production. Mit Capstone-Portfolio für Bewerbungen.