Feature Engineering für Machine Learning – Weiterbildung

Feature Engineering ist der oft unterschätzte Schritt, der über Erfolg oder Misserfolg eines Machine-Learning-Modells entscheidet: Erst durch die gezielte Ableitung, Kodierung und Reduktion von Merkmalen aus Rohdaten entsteht die Grundlage, auf der Modelle zuverlässig Muster erkennen können. Dieser Kurs vermittelt den vollständigen Weg von der bereinigten Datenbasis über konkrete Feature-Engineering-Methoden bis hin zur reproduzierbaren, dokumentierten Pipeline. Teilnehmende arbeiten mit SQL, Power Query und pandas an der Datenvorbereitung, wenden Verfahren wie One-Hot-Encoding, TF-IDF und PCA an und lernen, wie sich Feature-Entscheidungen in Jupyter-Notebooks sauber dokumentieren und versionieren lassen.

Der erste Themenblock behandelt die Datenbasis und Vorbereitung als Fundament jedes Feature-Engineering-Prozesses. Ohne eine saubere, konsistente Datengrundlage bleibt jede spätere Merkmalsableitung fehleranfällig.

• SQL-Abfragen zur Erzeugung zusammenhängender Datenschnitte
• Bereinigung und Typanpassung mit Power Query
• erste Muster- und Verteilungsprüfungen in pandas
• Erkennen fehlender Werte und Ausreißer mittels Kennzahlen
• Beurteilung der Datenqualität vor Beginn der Feature-Ableitung
• Dokumentation der Datenherkunft und Transformationsschritte

Der zweite Block widmet sich den konkreten Feature-Engineering-Methoden, mit denen Rohdaten in modellrelevante Merkmale überführt werden. Hier zeigt sich, wie unterschiedliche Datentypen – kategorial, zeitlich, numerisch, textuell – jeweils eigene Kodierungsstrategien erfordern.

• Label-Encoding und One-Hot-Encoding für kategoriale Merkmale
• Ableitung von Datums- und Zeitmerkmalen aus Rohdaten
• Erzeugung polynomieller Features zur Abbildung nichtlinearer Zusammenhänge
• Textrepräsentation über TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• Auswahl der passenden Encoding-Strategie je nach Merkmalstyp
• Vermeidung von Datenlecks bei der Feature-Ableitung

Der dritte Block behandelt Stabilisierung und Prüfung der abgeleiteten Features. Bevor ein Feature-Set in ein Modell einfließt, muss geprüft werden, ob es die Modellgüte tatsächlich verbessert oder unbeabsichtigt verzerrt.

• PCA (Principal Component Analysis) zur Reduktion korrelierter Variablen
• Skalierung numerischer Features zur Verbesserung der Modellstabilität
• Ausreißeranalyse zur Vermeidung verzerrter Modellgüte
• Clusterverfahren wie K-Means oder DBSCAN zur Strukturprüfung
• Bewertung der Trennschärfe einzelner Features
• Iterative Anpassung des Feature-Sets anhand erster Modellergebnisse

Der vierte Block behandelt Pipeline und Dokumentation als Abschluss des Feature-Engineering-Prozesses. Erst eine reproduzierbare, versionierte Pipeline macht Feature Engineering für Teams und über Projektgrenzen hinweg nutzbar.

• reproduzierbare Implementierung in Jupyter-Notebooks
• Clean Code nach PEP8 und Unit-Tests für Feature-Pipelines
• Dokumentation über GitHub Pages mit klarer Struktur
• Versionierung der Feature-Entscheidungen über definierte Prozesse
• Übergabe von Feature-Pipelines an nachgelagerte Modellierungsschritte
• Nachvollziehbarkeit von Feature-Entscheidungen für Dritte sicherstellen

Im begleitenden Praxisteil wenden die Teilnehmenden die vier Themenblöcke an einem durchgängigen Beispieldatensatz an, sodass der gesamte Weg von der Rohdatenaufbereitung bis zur dokumentierten Feature-Pipeline nachvollziehbar wird.

• Formulierung von SQL-Abfragen für einen Beispieldatensatz
• Bereinigung und Typanpassung mit Power Query an einem Praxisbeispiel
• Durchführung erster Verteilungsprüfungen mit pandas
• Anwendung von One-Hot-Encoding auf kategoriale Beispieldaten
• Ableitung von Zeitmerkmalen aus einem Datumsfeld
• Erzeugung polynomieller Features an einem numerischen Beispiel
• Textrepräsentation eines Beispieldatensatzes mittels TF-IDF
• Durchführung einer PCA zur Dimensionsreduktion
• Anwendung von K-Means und DBSCAN zur Strukturprüfung
• Implementierung einer Feature-Pipeline in einem Jupyter-Notebook
• Dokumentation der Pipeline nach den Prinzipien von Clean Code
• Versionierung der getroffenen Feature-Entscheidungen

Feature Engineering wird in diesem Kurs nicht als isolierte Technik, sondern als durchgängiger Prozess verstanden, der von der ersten SQL-Abfrage bis zur dokumentierten, versionierten Pipeline reicht. Diese Prozesssicht unterscheidet den Kurs von reinen Werkzeug-Tutorials, die einzelne Methoden ohne Gesamtzusammenhang vermitteln. Wer den Kurs abschließt, kann nicht nur einzelne Encoding- oder Reduktionsverfahren anwenden, sondern versteht, wie diese Schritte ineinandergreifen und wie sich die getroffenen Entscheidungen nachvollziehbar dokumentieren lassen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Machine Learning Engineering entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Geeignet ist er für Personen, die Machine Learning und datenbasierte Modelle praxisnah kennenlernen oder vertiefen wollen.

• Personen mit erstem Interesse an Machine Learning und Datenanalyse
• Quereinsteiger:innen aus technischen oder analytischen Berufsfeldern
• Fachkräfte, die ihre Kenntnisse in Datenaufbereitung vertiefen möchten
• angehende Data Engineers, die den Übergang zu ML-Aufgaben suchen
• Personen mit ersten Python- oder SQL-Kenntnissen, die diese gezielt erweitern wollen

Der Kurs wird im Hybrid-Format organisiert und verbindet Vermittlungseinheiten mit intensiven praktischen Übungen in Jupyter-Notebooks, in denen die Teilnehmenden jeden Schritt der Feature-Engineering-Pipeline selbst nachvollziehen. Die Vollzeit-Taktung ermöglicht es, die vier Themenblöcke – Datenbasis, Methoden, Stabilisierung und Pipeline-Dokumentation – aufeinander aufbauend und im direkten Praxisbezug zu bearbeiten.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und behandelt in diesem Zeitraum den vollständigen Feature-Engineering-Prozess von der Datenbasis bis zur dokumentierten Pipeline. Die kompakte Taktung erlaubt es, technisch anspruchsvollere Themen wie PCA und Clusterverfahren im unmittelbaren Anschluss an die Grundlagen zu bearbeiten.

Zur Abschlussbezeichnung liegt keine spezifische Angabe vor. Der Kurs schließt regulär mit einer trägerseitigen Bestätigung der Teilnahme beziehungsweise der erworbenen Kompetenzen ab, wie sie für Weiterbildungsangebote dieser Art üblich ist.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über eine Kompetenz, die in vielen Machine-Learning-Projekten den entscheidenden Unterschied macht: die Fähigkeit, Rohdaten so aufzubereiten, dass Modelle überhaupt erst zuverlässig lernen können. Diese Fähigkeit wird in der Praxis häufig unterschätzt, obwohl Studien und Erfahrungsberichte aus der Data-Science-Praxis regelmäßig zeigen, dass ein Großteil der Projektzeit auf Datenaufbereitung entfällt. Die Kombination aus SQL, Power Query, pandas und den vertieften Encoding- und Reduktionsverfahren wie PCA und TF-IDF deckt einen Werkzeugkasten ab, der über oberflächliches Tool-Wissen hinausgeht und stattdessen ein methodisches Verständnis für Datenaufbereitung vermittelt. Für angehende Machine Learning Engineers und Data Engineers ist dieser Kurs damit eine solide Grundlage, um im weiteren Karriereweg nicht nur Modelle zu trainieren, sondern die Qualität der zugrunde liegenden Daten selbstständig zu sichern und zu dokumentieren.