Mathematik-Foundation für Data Science — Lineare Algebra, Calculus, Statistik, Wahrscheinlichkeit.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Data Science braucht solide mathematische Foundations. Dieses Learning Kit vermittelt die wichtigsten Math-Konzepte praxisnah. Themen: 1. Lineare Algebra (2 Wochen) — Vektoren und Matrizen, Matrix-Operations (Addition, Multiplikation, Transposition, Inverse), Determinanten, Eigenvalues und Eigenvectors (wichtig für PCA), Singular Value Decomposition SVD (wichtig für Dimensionalitäts-Reduktion). Praxis mit NumPy. 2. Calculus (2 Wochen) — Differentialrechnung (Ableitung als Steigung, Partielle Ableitungen für Multi-Variable-Functions, Gradient als Vektor der Partial Derivatives), Integralrechnung (Bestimmtes Integral für Flächen, Verwandtschaft zu Wahrscheinlichkeit), Chain Rule (Grundlage von Backpropagation in Neural Networks). 3. Wahrscheinlichkeit (2 Wochen) — Basics (Sample Space, Events, Probability, Conditional Probability, Bayes-Theorem), Random Variables (Discrete vs. Continuous, Probability Distribution Functions PDF, Cumulative Distribution Functions CDF), wichtige Distributions (Bernoulli für Binary Outcomes, Binomial für Multi-Bernoulli, Normal/Gaussian als wichtigste continuous, Poisson für Counts, Exponential für Waiting Times, Uniform), Central Limit Theorem (wichtig für Inferenz). 4. Statistik (2 Wochen) — Deskriptive Statistik (Mean, Median, Mode, Standard Deviation, Quantiles), Korrelation und Kovarianz, Hypothesentests (Null vs. Alternative Hypothesis, p-Werte mit Vorsicht, t-Test, Chi-Squared-Test, ANOVA), Confidence Intervals, Bayesian vs. Frequentist Statistics. 5. Optimization (1 Woche) — Gradient Descent als Workhorse von ML (Batch, Stochastic, Mini-Batch), Adam/AdamW als moderne Optimizers, Convex vs. Non-Convex Optimization. Praxis mit Python (NumPy, SciPy, statsmodels).
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Nein, Abitur-Niveau reicht. Konzepte werden intuitiv erklärt.
Ja, als zertifizierte Weiterbildung mit Bildungsgutschein in der Regel zu 100% förderfähig.
Ja, viele Konzepte mit NumPy/SciPy hands-on.
Math-Foundation für DS. Vertiefung in dedizierten DS-Kursen (Python, ML, DL).
Datenvisualisierung mit Google Looker Studio (ehemals Data Studio): Datenanbindung, Dashboards, interaktive Reports. Für Datenanalysten und Business-Intelligence-Einsteiger.
Quereinstieg in den Datenanalysten-Beruf: Excel, Power BI, SQL. Praxisorientiert mit Daten-Cleaning, Dashboards und Reporting. Für angehende Junior-Data-Analysten.
Data Science kompakt: Python + Pandas + EDA + Visualisierung + ML-Einstieg. Solider Quereinstieg.
Statistik für Data Science: deskriptive + inferentielle Statistik, Hypothesentests, lineare Regression.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.