Machine Learning Engineer: Statistik lernen – Weiterbildung

Diese Weiterbildung vermittelt das statistische Rüstzeug, das jeder Data-Science- und Machine-Learning-Prozess braucht, bevor überhaupt ein Modell entsteht. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Daten mit SQL, Power Query und Python geprüft, bereinigt und strukturiert werden, welche statistischen Kennzahlen dabei helfen, Muster und Ausreißer zu erkennen, und wie diese Erkenntnisse anschließend in die Modellbildung einfließen. Der Kurs verbindet klassische Statistik mit ihrer konkreten Anwendung auf Machine-Learning-Fragestellungen wie Regressionsannahmen, Train/Validation/Test-Splits und die Wahl geeigneter Bewertungsmetriken.

Der erste Block widmet sich der Datenbasis und ihrer Strukturierung als Grundlage jeder weiteren Analyse. Bevor ein Modell überhaupt entwickelt werden kann, müssen die zugrundeliegenden Daten sauber, konsistent und verständlich aufbereitet sein.

• SQL-Abfragen zur Vorbereitung konsistenter Datenbestände formulieren
• Daten mit Power Query transformieren und Datentypen anpassen
• Fehlende oder fehlerhafte Werte mithilfe statistischer Kennzahlen aufspüren
• Explorative Datenanalyse in Python zur ersten Musterprüfung nutzen
• Grundlegende Datenqualitätschecks vor der eigentlichen Modellierung durchführen

Im zweiten Block steht die Statistik in der Datenanalyse im Vordergrund. Hier lernen die Teilnehmenden, Daten nicht nur zu beschreiben, sondern ihre Verteilung und Struktur systematisch zu bewerten.

• Zentrale Verteilungen wie Normal- oder Gleichverteilung unterscheiden
• Lage- und Streuungsmaße zur Einordnung von Datensätzen berechnen und interpretieren
• Korrelationen und Trendlinien zur Prüfung möglicher Zusammenhänge einsetzen
• Ausreißer erkennen und ihren Einfluss auf nachfolgende Analysen einschätzen
• Statistische Kennzahlen im Kontext realer, unsauberer Datensätze anwenden

Der dritte Block überträgt die statistischen Grundlagen konkret auf Machine-Learning-Aufgaben. Hier zeigt sich, warum ein solides Statistikverständnis die Basis für belastbare Modelle bildet.

• Annahmen für lineare und logistische Regressionsverfahren systematisch überprüfen
• Daten für Train/Validation/Test-Splits sachgerecht vorbereiten
• Passende Metriken wie MSE, R², Accuracy oder F1-Score je nach Aufgabenstellung auswählen
• Datenqualität im Hinblick auf Feature Engineering und Modelltraining bewerten
• Zusammenhang zwischen statistischer Vorprüfung und späterer Modellgüte nachvollziehen

Der vierte Block behandelt Dokumentation und Qualitätssicherung als festen Bestandteil professioneller Data-Science-Arbeit. Statistische Entscheidungen sollen nicht nur getroffen, sondern auch nachvollziehbar begründet werden.

• Statistische Entscheidungen transparent und nachvollziehbar beschreiben
• Analyseergebnisse versioniert und strukturiert ablegen, etwa über GitHub Pages
• Ergebnisse mithilfe von Power-BI-Visualisierungen validieren und kommunizieren
• Alle Analyseschritte auf Konsistenz und Reproduzierbarkeit hin prüfen
• Eine saubere Übergabe von Analyseergebnissen an nachfolgende Modellierungsschritte sicherstellen

Ergänzend wird das Gelernte in einem durchgehenden Praxisstrang vertieft, der die einzelnen Werkzeuge und Konzepte an einem zusammenhängenden Datensatz zusammenführt.

• Aufbau eines konsistenten Rohdatenbestands per SQL-Abfrage
• Transformation und Typbereinigung der Rohdaten mit Power Query
• Explorative Analyse des Datensatzes in Python
• Systematische Suche nach fehlenden und fehlerhaften Werten
• Visualisierung von Verteilungen und Ausreißern
• Berechnung von Korrelationen zwischen mehreren Merkmalen
• Prüfung der Regressionsannahmen an einem konkreten Beispiel
• Aufteilung des Datensatzes in Trainings-, Validierungs- und Testdaten
• Training eines einfachen Regressionsmodells auf Basis der geprüften Daten
• Auswahl und Berechnung geeigneter Bewertungsmetriken für das Modell
• Aufbereitung der Ergebnisse in einer Power-BI-Visualisierung
• Dokumentation des gesamten Vorgehens für eine nachvollziehbare Übergabe

Der rote Faden des Kurses ist die Überzeugung, dass gute Machine-Learning-Modelle auf guter Statistik aufbauen. Statt Modelle als Black Box zu behandeln, lernen die Teilnehmenden, jeden Schritt von der Rohdatenprüfung bis zur Metrikauswahl statistisch zu begründen. Dabei wird durchgehend mit realistischen, unsauberen Daten gearbeitet, wie sie in der Praxis üblich sind. So entsteht ein Gefühl dafür, wie viel Arbeit in der Datenprüfung steckt, bevor überhaupt an ein Modell zu denken ist, und warum diese Vorarbeit über Erfolg oder Misserfolg eines Data-Science-Projekts entscheidet.

Die Weiterbildung richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigende sowie Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Machine Learning Engineering weiterentwickeln oder entsprechende Aufgaben in ihrem aktuellen Umfeld übernehmen möchten. Sie eignet sich für alle, die datenbasierte Modelle nicht nur anwenden, sondern in ihrer statistischen Logik verstehen wollen.

• Berufstätige aus IT oder Fachabteilungen, die in Richtung Data Science wechseln möchten
• Quereinsteigende ohne formale Statistik- oder Mathematikausbildung
• Personen mit ersten Python-Kenntnissen, die diese gezielt auf Datenanalyse ausrichten möchten
• Fachkräfte, die Machine-Learning-Projekte in ihrem Unternehmen fachlich begleiten wollen

Der Kurs verbindet Erklärphasen zu statistischen Konzepten mit unmittelbarer praktischer Anwendung in SQL, Power Query und Python. Neue Inhalte werden jeweils an einem konkreten Datensatz eingeführt und direkt im Anschluss selbst umgesetzt, sodass abstrakte Statistikbegriffe stets an einem greifbaren Beispiel verankert bleiben. Die Organisationsform ist als Hybrid Learning angelegt und in Vollzeit ausgerichtet, sodass Präsenz- und eigenständige Lernanteile ineinandergreifen.

Die Weiterbildung ist in Vollzeit organisiert und folgt dem Hybrid-Learning-Prinzip, bei dem Präsenzphasen und eigenständigen Übungsphasen kombiniert werden. Der Umfang ist so angelegt, dass sowohl die statistischen Grundlagen als auch ihre Anwendung auf konkrete Machine-Learning-Fragestellungen ausreichend vertieft werden können.

Zur Abschlussbezeichnung liegt keine gesonderte Angabe vor; der Kurs schließt mit einer Bestätigung der Teilnahme ab, die die erarbeiteten Kompetenzen in Statistik und Datenaufbereitung für Machine Learning dokumentiert. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden.

Der zentrale Mehrwert dieser Weiterbildung liegt darin, dass sie die oft vernachlässigte Basisarbeit von Machine-Learning-Projekten in den Mittelpunkt rückt: die statistisch fundierte Prüfung und Aufbereitung von Daten. Wer nur lernt, ein Modell aufzurufen, ohne die Datenqualität und die Annahmen dahinter zu verstehen, produziert häufig Ergebnisse, die auf den ersten Blick plausibel wirken, aber auf brüchigem Fundament stehen. Durch die enge Verzahnung von SQL, Power Query und Python entsteht zudem ein Werkzeugkasten, der in der Praxis von Data-Science-Teams tatsächlich gebraucht wird: Rohdaten kommen selten sauber an, sondern müssen erst durch mehrere Werkzeuge geschleust werden, bevor eine Analyse überhaupt beginnen kann. Wer diesen Weg einmal komplett durchlaufen hat, kann sich in realen Projekten deutlich schneller orientieren. Für den beruflichen Werdegang bedeutet das einen belastbaren Einstieg in Richtung Machine Learning Engineering oder Data Analytics: Die vermittelten Fähigkeiten in Datenprüfung, statistischer Bewertung und Metrikauswahl sind branchenübergreifend gefragt, unabhängig davon, ob die spätere Tätigkeit stärker in Richtung Modellentwicklung oder in Richtung Datenanalyse geht.