Learning Journey from Data Analyst to Data Scientist

Die Learning Journey „From Data Analyst to Data Scientist" richtet sich an Fachleute, die bereits im Bereich Datenanalyse tätig sind und ihre Kompetenzen gezielt in Richtung Data Science ausbauen möchten. Der Kurs führt schrittweise von den Grundlagen der Datenanalyse zu fortgeschrittenen Konzepten der Datenwissenschaft, wobei Programmierung in Python, statistische Grundlagen, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Big-Data-Technologien aufeinander aufbauen. Am Ende sind die Teilnehmenden in der Lage, eigenständig Machine-Learning-Modelle zu entwickeln, zu evaluieren und in Entscheidungsprozessen einzusetzen.

Modul 1 — Python für Data Science: Der Einstieg in die Weiterbildung konsolidiert Python-Kenntnisse auf dem für Data Science erforderlichen Niveau. Die Teilnehmenden lernen, effizient mit numerischen Daten, DataFrames und externen Bibliotheken zu arbeiten.

• Python-Grundlagen und Datentypen (Listen, Dictionaries, Tupel, Sets)
• Kontrollstrukturen, Funktionen und objektorientierte Grundkonzepte
• NumPy-Arrays für numerische Berechnungen und Vektoroperationen
• Pandas-DataFrames lesen, filtern, gruppieren und transformieren
• Umgang mit fehlenden Werten und Datenbereinigung in der Praxis
• Grundlegende Dateioperationen (CSV, JSON, Excel) mit Python

Modul 2 — Statistik und explorative Datenanalyse: Statistische Denkweise bildet das Fundament jeder soliden Data-Science-Arbeit. In diesem Modul erarbeiten die Teilnehmenden die mathematisch-statistischen Grundlagen, die für das Verständnis und die Interpretation von ML-Modellen unerlässlich sind.

• Deskriptive Statistik: Lagemaße, Streuungsmaße, Verteilungen
• Wahrscheinlichkeitstheorie: Grundbegriffe, Zufallsvariablen, bedingte Wahrscheinlichkeit
• Inferenzstatistik: Konfidenzintervalle, Hypothesentests (t-Test, Chi-Quadrat)
• Korrelations- und Regressionsanalyse als Einstieg in prädiktives Modellieren
• Explorative Datenanalyse (EDA): Verteilungsdiagramme, Boxplots, Heatmaps
• Visualisierungstools: Matplotlib, Seaborn für interaktive und statische Grafiken

Modul 3 — Maschinelles Lernen: Das Kernstück der Weiterbildung behandelt die gängigsten ML-Paradigmen und -Algorithmen. Anhand praxisnaher Datensätze werden Modelle vollständig entwickelt, evaluiert und optimiert.

• Supervised Learning: Lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests
• Unsupervised Learning: K-Means Clustering, hierarchisches Clustering, Dimensionsreduktion (PCA)
• Model-Selection: Train-Test-Split, Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV
• Feature Engineering: Encoding, Skalierung, Feature-Selektion und -Erstellung
• Evaluierungsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC für Klassifikation; RMSE, MAE für Regression
• Einführung in Ensemble-Methoden: Bagging, Boosting (XGBoost, Gradient Boosting)

Modul 4 — Big Data und Dateninfrastruktur: Abschließend werden Konzepte der Datenverarbeitung im Großmaßstab eingeführt, die für den praktischen Einsatz in Unternehmen zunehmend relevant sind.

• Grundbegriffe Big Data: Volume, Velocity, Variety und ihre Implikationen
• Verteilte Datenverarbeitung: Einführung in Apache Spark und PySpark-Grundlagen
• Datenbankanbindung: SQL für Data Science, Abfragen relationaler Datenbanken
• Data Pipelines: ETL-Konzepte und grundlegende Workflow-Automatisierung
• Einführung in Cloud-Dienste für Data Science (AWS S3, Azure Blob, BigQuery als Konzept)
• Daten-Governance und ethische Grundsätze im Umgang mit personenbezogenen Daten

Praxisblock — Projekte und angewandte Data Science: Der umfangreiche Praxisteil verbindet alle Kursinhalte durch realistische Fallstudien, die den vollständigen Data-Science-Arbeitsprozess abbilden.

• EDA-Projekt: Analyse eines öffentlichen Datensatzes (z. B. Arbeitsmarktdaten) und Erstellen einer Storyboard-Präsentation
• Regressionsprojekt: Vorhersage eines numerischen Zielwerts aus strukturierten Unternehmensdaten
• Klassifikationsprojekt: Churn-Prediction mit Entscheidungsbaum und Random Forest
• Clustering-Projekt: Kundensegmentierung auf Basis von Verhaltensmerkmalen
• Feature-Engineering-Workshop: Transformation eines Rohdatensatzes in ein modellierungsfähiges Format
• Modellvergleich: Benchmarking mehrerer Algorithmen und Interpretation der Ergebnisunterschiede
• Kommunikationsübung: Ergebnisse eines ML-Projekts für ein nicht-technisches Publikum aufbereiten
• End-to-End-Capstone-Projekt: Selbstständige Bearbeitung eines vollständigen Data-Science-Problems von der Datenakquisition bis zur abschließenden Präsentation
• Peer-Review: Gegenseitige Bewertung von Code und Analyseergebnissen nach professionellen Standards
• Big-Data-Übung: Verarbeitung eines größeren Datensatzes mit PySpark-Grundfunktionen
• Dashboard-Prototyp: Interaktive Datenvisualisierung mit Plotly oder Streamlit
• Abschlusspräsentation vor der Gruppe mit Fokus auf Ergebnisinterpretation und Handlungsempfehlungen

Die Praxisprojekte sind so gestaltet, dass sie direkt als Portfolioarbeiten für Bewerbungen bei Data-Science-Stellen genutzt werden können. Jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer verlässt den Kurs mit einem nachweisbaren Projekt-Portfolio.

Die Weiterbildung richtet sich vorrangig an Datenanalysten und Professionals mit analytischem Hintergrund, die den nächsten Karriereschritt in Richtung Data Science machen möchten.

• Datenanalysten, die ihre Kenntnisse durch ML-Methoden und Python-Programmierung erweitern wollen
• Business-Intelligence-Spezialisten, die prädiktive Modellierung erlernen möchten
• Statistiker und Mathematiker, die ihre theoretischen Kenntnisse in praktische Data-Science-Kompetenz übersetzen wollen
• IT-Fachleute aus Datenbankumgebungen, die in Data-Science-Rollen wechseln möchten
• Berufswechsler mit solider analytischer Grundbildung und Bereitschaft zur intensiven Einarbeitung in Python

Der Kurs wird überwiegend im Combined-Learning-Format durchgeführt, das angeleitete Online-Seminareinheiten mit selbstgesteuerten Lernphasen und Projektarbeiten verbindet. Praktische Jupyter-Notebook-Übungen begleiten jeden Themenblock. Individuelle Lernpläne, Trainersupport und Begleitung bei der Jobsuche sind integraler Bestandteil der Maßnahme. Vollzeit- und Teilzeit-Optionen sind verfügbar, individuelle Startzeitpunkte nach Absprache möglich.

Der Kurs dauert in der Regel zwischen mehr als einer Woche und bis zu drei Monaten, abhängig vom gewählten Lernmodell. Im Vollzeitformat ist eine intensive Durchführung in wenigen Wochen möglich, während die Teilzeitvariante eine berufsbegleitende Qualifizierung erlaubt. Die genaue Stundenanzahl und der Projektumfang werden im individuellen Lernplan festgelegt.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Lehrgangszertifikat des Anbieters (New Horizons) sowie ein international anerkanntes Herstellerzertifikat. Die Zertifizierung bestätigt die erworbenen Kenntnisse in Python, maschinellem Lernen und Data-Science-Methoden und ist ein anerkannter Beleg für die fachliche Qualifikation gegenüber Arbeitgebern.

Data Scientists gehören zu den gefragtesten Fachkräften auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Unternehmen aller Branchen suchen Personen, die nicht nur Daten auswerten, sondern daraus prädiktive Modelle bauen und datengetriebene Entscheidungen fundieren können. Die Learning Journey bietet genau diesen Sprung: von der reaktiven Analyse hin zur proaktiven, modellbasierten Entscheidungsunterstützung. Durch den schrittweisen Aufbau — von Python-Grundlagen über Statistik zu Machine Learning und Big Data — ist die Weiterbildung auch für Personen zugänglich, die bisher ohne tiefe Programmierkenntnisse im Datenbereich gearbeitet haben. Die Projektarbeiten sorgen dafür, dass das Erlernte nicht nur theoretisch vorhanden ist, sondern auch praktisch demonstriert werden kann — ein entscheidender Vorteil im Bewerbungsprozess. Kurse bei AZAV-zertifizierten Trägern sind in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Je nach persönlicher Situation kommen zusätzlich das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur beruflichen Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Ein Beratungsgespräch vor Kursbeginn klärt die individuell passenden Förderoptionen.