Machine Learning: Feature Engineering & Optimierung – Kurs

Dieser Kurs vermittelt, wie aus rohen Daten durch gezieltes Feature Engineering die entscheidenden Eingabegrößen für leistungsfähige Machine-Learning-Modelle entstehen und wie diese Modelle anschließend gezielt optimiert werden. Teilnehmende lernen, automatisierte Datenpipelines für die Feature-Erstellung aufzubauen, SQL für die präzise Datenverarbeitung einzusetzen, Ergebnisse in Power BI zu visualisieren und Modelle mittels Hyperparameter-Tuning und Feature Selection zu verbessern.

Das erste Modul behandelt automatisierte Datenpipelines für effizientes Feature Engineering und zeigt, wie aus unstrukturierten Rohdaten systematisch nutzbare Eingabegrößen für Modelle entstehen.

• Bereinigung und Harmonisierung von Datenquellen für das Modelltraining
• Entwicklung strukturierter Workflows zur Automatisierung datengetriebener Prozesse
• Einsatz von Automatisierungstechniken zur Beschleunigung der Datenaufbereitung
• Identifikation geeigneter Rohdaten für die spätere Feature-Erstellung

Das zweite Modul widmet sich SQL für präzise Datenverarbeitung und Modelltraining und vermittelt die Abfragetechniken, mit denen sich Features gezielt aus relationalen Daten extrahieren lassen.

• Joins und Aggregationen zur Extraktion relevanter Features für ML-Modelle
• Optimierte Abfragen zur Verbesserung der Performance datenwissenschaftlicher Prozesse
• Gezielte Anpassung von Datenbankstrukturen für Machine Learning und Predictive Analytics
• Umgang mit großen, heterogenen Datenquellen bei der Feature-Extraktion

Das dritte Modul behandelt die interaktive Visualisierung von Feature-Engineering-Ergebnissen mit Power BI und macht sichtbar, welchen Effekt einzelne Features auf die Modellleistung haben.

• Erstellung dynamischer Dashboards zur Analyse featurebasierter Modellverbesserungen
• Einsatz von DAX-Funktionen zur verständlichen Darstellung datengetriebener Erkenntnisse
• Entwicklung aussagekräftiger Berichte zur gezielten Kommunikation von Optimierungen
• Vergleichende Darstellung unterschiedlicher Feature-Sets im Dashboard

Das vierte Modul umfasst Modelltraining, Optimierung und Evaluierung und führt die zuvor erstellten Features in den eigentlichen Optimierungsprozess des Modells über.

• Identifikation von Mustern in Daten zur Entwicklung präziser Vorhersagemodelle
• Anwendung von Hyperparameter-Tuning und Feature Selection zur Steigerung der Modellgenauigkeit
• Gezielte Optimierung von Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen
• Bewertung, welche Features den größten Beitrag zur Modellleistung liefern

Im praxisorientierten Teil des Kurses werden Feature Engineering und Modelloptimierung durchgängig miteinander verknüpft, sodass Teilnehmende den vollständigen Weg von der Rohdatenquelle über die Feature-Erstellung bis zur optimierten Modellvariante nachvollziehen.

• Aufbau einer automatisierten Pipeline zur Feature-Erstellung aus Rohdaten
• Formulierung von SQL-Abfragen zur gezielten Feature-Extraktion
• Vergleich unterschiedlicher Feature-Sets anhand ihrer Wirkung auf die Modellleistung
• Durchführung von Hyperparameter-Tuning an einem Beispielmodell
• Anwendung von Feature Selection zur Reduktion redundanter Eingabegrößen
• Optimierung eines Klassifikationsmodells anhand ausgewählter Features
• Optimierung eines Regressionsmodells mit angepassten Hyperparametern
• Einsatz von Clustering-Algorithmen zur Strukturierung featurebasierter Daten
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung der Optimierungsergebnisse
• Formulierung von DAX-Measures zur Analyse featurebasierter Kennzahlen
• Dokumentation der eingesetzten Features und Optimierungsschritte
• Diskussion, welche Features in unterschiedlichen Anwendungsfällen sinnvoll sind

Der Kurs setzt damit gezielt bei der Frage an, wie aus vorhandenen Daten die richtigen Merkmale gewonnen und Modelle darauf abgestimmt optimiert werden, statt die Grundlagen des maschinellen Lernens von vorne zu erklären.

Der Kurs richtet sich an Personen mit ersten Berührungspunkten in Machine Learning sowie an Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die ihre Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse oder technisch geprägten Fachbereichen gezielt in Richtung Feature Engineering und Modelloptimierung ausbauen möchten.

• Personen mit ersten Berührungspunkten in Machine Learning, die sich vertiefen möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Datenaufbereitung und Modellverbesserung
• Fachkräfte in Data-Science- oder Reporting-Funktionen mit Optimierungsbedarf
• Personen, die datenbasierte Modelle praxisnah anwenden und verbessern möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt und kombiniert praktische Übungen an SQL-Abfragen, automatisierten Datenpipelines und Power-BI-Dashboards mit dem gezielten Training von Optimierungsverfahren wie Hyperparameter-Tuning. Der rote Faden verläuft dabei konsequent vom Rohdatensatz über das Feature Engineering bis zur optimierten Modellvariante.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und deckt die vier beschriebenen Module von der Datenpipeline über SQL-Verarbeitung und Visualisierung bis zur Modelloptimierung ab.

Je nach gebuchtem Termin schließt der Kurs mit einem Trägerzertifikat ab, teilweise ergänzt um eine Abschlussprüfung. Eine staatlich anerkannte Prüfungsbezeichnung ist laut Quellmaterial nicht vorgesehen; der Abschluss bestätigt die erfolgreiche Teilnahme an den Feature-Engineering- und Optimierungsmodulen.

Der besondere Nutzen dieses Kurses liegt darin, dass er sich gezielt einem Bereich widmet, der über die reine Modellauswahl hinausgeht: der Qualität und Aussagekraft der Eingabedaten selbst. In der Praxis entscheidet oft weniger die Wahl des Algorithmus als die Qualität der verwendeten Features über die tatsächliche Modellleistung, weshalb dieser Kurs genau an dieser Stelle ansetzt. Durch die Verbindung von automatisierten Datenpipelines, SQL-basierter Feature-Extraktion und Power-BI-Visualisierung erwerben Teilnehmende ein Werkzeugrepertoire, mit dem sie den Effekt einzelner Features sichtbar machen und begründet auswählen können. Das anschließende Hyperparameter-Tuning und die gezielte Optimierung von Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Algorithmen zeigen, wie aus guten Features tatsächlich bessere Modelle werden. Besonders hilfreich ist dabei die Möglichkeit, unterschiedliche Feature-Sets direkt in Power BI gegenüberzustellen und ihre Wirkung auf die Modellleistung nachzuvollziehen. Statt Feature Engineering als abstrakten Vorbereitungsschritt zu behandeln, macht der Kurs sichtbar, wie einzelne Entscheidungen bei der Datenaufbereitung sich unmittelbar auf die Genauigkeit von Klassifikations-, Regressions- oder Clustering-Modellen auswirken, und schafft damit ein unmittelbares Verständnis für Ursache und Wirkung im Modellierungsprozess. Für Personen, die bereits erste Berührungspunkte mit Machine Learning haben, bietet der Kurs damit einen klaren nächsten Schritt: weg von der reinen Modellanwendung, hin zu einem tieferen Verständnis dafür, wie Dateneingaben und Modellparameter systematisch verbessert werden können, um in der beruflichen Praxis belastbarere und genauere Vorhersagen zu erzielen.