Machine Learning für Anfänger: Python & TensorFlow – Kurs

Dieser Kurs führt Einsteiger:innen ohne Programmiererfahrung Schritt für Schritt in die Welt des maschinellen Lernens ein. Ausgangspunkt ist SQL für die Arbeit mit relationalen Datenbanken, darauf aufbauend folgt Python als Programmiersprache für datengetriebene Anwendungen. Im Zentrum steht TensorFlow: Teilnehmende bauen neuronale Netze, trainieren Klassifikations- und Regressionsmodelle und lernen, wie aus rohen Datensätzen verlässliche Vorhersagen entstehen. Wer bislang nur mit Tabellenkalkulationen gearbeitet hat, findet hier den direkten Weg in die Datenanalyse und den Modellbau.

Der Kurs ist so aufgebaut, dass jedes Modul auf dem vorherigen aufsetzt und am Ende ein durchgängiger Workflow von der Datenbank bis zum trainierten Modell steht. Modul 1 – SQL und Datenbanken als Fundament Bevor ein Modell überhaupt trainiert werden kann, müssen Daten aus einer Quelle geholt und aufbereitet werden. Dieses Modul vermittelt die dafür nötige Datenbankarbeit.

• Grundlegende SQL-Syntax: SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
• Joins zwischen mehreren Tabellen zur Zusammenführung relationaler Daten
• Aggregatfunktionen für Kennzahlen und Zusammenfassungen
• Subqueries und verschachtelte Abfragen für komplexere Fragestellungen
• Techniken zur Optimierung von Abfragen bei größeren Datenmengen
• Export von Abfrageergebnissen für die Weiterverarbeitung in Python

Modul 2 – Python für datengetriebene Anwendungen Python bildet die Brücke zwischen Datenbank und Machine-Learning-Modell. Dieses Modul legt die Programmiergrundlagen.

• Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen in Python
• Arbeiten mit Listen, Dictionaries und Tupeln
• Einlesen und Schreiben von Dateien (CSV, JSON)
• Nutzung von Bibliotheken und virtuellen Umgebungen
• Fehlerbehandlung und Debugging einfacher Skripte
• Automatisierung wiederkehrender Datenaufgaben

Modul 3 – Datenaufbereitung mit pandas und NumPy Rohdaten sind selten sofort modellbereit. Dieses Modul zeigt, wie aus unstrukturierten oder unvollständigen Datensätzen saubere Trainingsdaten werden.

• DataFrames erstellen, filtern und transformieren mit pandas
• Umgang mit fehlenden Werten und Duplikaten
• Normalisierung und Skalierung numerischer Merkmale
• Kodierung kategorialer Variablen für Machine-Learning-Modelle
• Array- und Matrixoperationen mit NumPy
• Aufteilen von Datensätzen in Trainings- und Testdaten

Modul 4 – Neuronale Netze und Modelltraining mit TensorFlow Hier entsteht das eigentliche Machine-Learning-Modell. Teilnehmende bauen neuronale Netze auf und lernen, wie Training und Bewertung zusammenspielen.

• Aufbau von Schichten und Neuronen in TensorFlow
• Auswahl von Aktivierungsfunktionen für unterschiedliche Aufgabenstellungen
• Training von Klassifikationsmodellen für kategoriale Vorhersagen
• Training von Regressionsmodellen für numerische Zielgrößen
• Hyperparameter-Tuning: Lernrate, Batch-Größe, Anzahl der Epochen
• Bewertung von Modellen anhand von Genauigkeit, Verlustfunktion und weiteren Metriken

Praxisblock – Vom Rohdatensatz zum trainierten Modell Die einzelnen Bausteine werden im Praxisteil zu einem durchgängigen Workflow zusammengeführt.

• Abfrage eines Datensatzes aus einer relationalen Datenbank per SQL
• Übergabe der Rohdaten an eine Python-Umgebung
• Bereinigung und Transformation mit pandas und NumPy
• Aufteilung in Trainings- und Testdaten
• Definition eines neuronalen Netzes in TensorFlow
• Training eines Klassifikationsmodells anhand eines Beispieldatensatzes
• Training eines Regressionsmodells für eine numerische Zielgröße
• Anpassung von Hyperparametern und Vergleich der Trainingsergebnisse
• Visualisierung von Trainingsverlauf und Modellgüte
• Fehleranalyse: Über- und Unteranpassung erkennen
• Aufbau einer einfachen Datenpipeline für wiederholbare Analysen
• Dokumentation von Vorgehen und Ergebnissen

Über den gesamten Kurs hinweg wechseln sich Erklärungen der zugrunde liegenden Konzepte mit direkter Anwendung am Rechner ab. Teilnehmende arbeiten fortlaufend an einem eigenen Beispieldatensatz, sodass die einzelnen Module nicht isoliert bleiben, sondern sich zu einem zusammenhängenden Projekt fügen. Am Ende steht ein vollständiger Durchlauf von der Datenbankabfrage bis zum trainierten und bewerteten Modell, den die Teilnehmenden eigenständig nachvollziehen und auf andere Datensätze übertragen können.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen, die noch keine Erfahrung mit Programmierung oder Datenanalyse mitbringen, aber ein technisches oder analytisches Berufsfeld anstreben. Er eignet sich für Personen aus unterschiedlichsten beruflichen Hintergründen, die Python praxisnah kennenlernen und für Datenaufgaben nutzen möchten.

• Berufstätige, die in Richtung Datenanalyse oder Softwareentwicklung wechseln möchten
• Quereinsteiger:innen ohne IT-Vorerfahrung mit Interesse an technischen Themen
• Personen, die Automatisierung und Datenverarbeitung in ihrem aktuellen Arbeitsumfeld einführen möchten
• Wiedereinsteiger:innen, die sich für ein zukunftsorientiertes Berufsfeld qualifizieren wollen
• Interessierte, die eine erste fundierte Grundlage in Machine Learning aufbauen möchten, bevor sie sich spezialisieren

Der Unterricht findet überwiegend im Hybrid-Format statt, das Präsenzanteile mit Online-Phasen kombiniert; ergänzend werden Einheiten auch als virtuelles Klassenzimmer angeboten. Diese Mischung ermöglicht es, praktische Übungen am Rechner mit begleiteter Vermittlung der Konzepte zu verbinden, ohne auf direkten Austausch mit Lehrenden zu verzichten. Die Inhalte bauen aufeinander auf, sodass jede Einheit auf dem vorherigen Wissensstand aufsetzt und Schritt für Schritt zum eigenständigen Modelltraining führt.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise auch in Teilzeitform für Teilnehmende, die berufsbegleitend lernen möchten. Der modulare Aufbau von Datenbankgrundlagen über Python bis hin zu neuronalen Netzen erlaubt es, den Lernfortschritt in beiden Organisationsformen nachvollziehbar zu gestalten.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die Teilnahme sowie die vermittelten Inhalte bestätigt; bei einigen Anbietern ist zusätzlich eine Abschlussprüfung Teil des Kurses. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung und kein staatlich anerkanntes Examen, die jedoch als Nachweis der erworbenen praktischen Kenntnisse in SQL, Python und TensorFlow dient.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein durchgängiges Verständnis des Machine-Learning-Workflows – von der Datenbankabfrage über die Datenaufbereitung bis zum trainierten neuronalen Netz. Diese Kombination aus SQL, Python und TensorFlow deckt genau die Fähigkeiten ab, die in Einstiegspositionen der Datenanalyse und im Machine-Learning-Umfeld gefragt sind, und ersetzt damit oft mehrere isolierte Einzelkurse. Besonders wertvoll ist der praxisnahe Aufbau: Statt Konzepte nur theoretisch zu behandeln, arbeiten Teilnehmende durchgängig an einem eigenen Datensatz und erleben den vollständigen Weg von der Rohdatenbank bis zur Modellbewertung. Dadurch entsteht ein Verständnis dafür, wie einzelne Schritte – Datenbereinigung, Feature-Vorbereitung, Modellwahl, Hyperparameter-Tuning – zusammenwirken und welche Entscheidungen die Modellgüte beeinflussen. Für den weiteren Berufsweg bietet der Kurs eine solide Grundlage, auf der sich spezialisiertere Themen wie Deep Learning, Computer Vision oder Natural Language Processing aufbauen lassen. Wer bereits in einem technischen oder analytischen Umfeld arbeitet, kann die Inhalte zudem direkt zur Automatisierung eigener Datenprozesse nutzen, ohne auf externe Unterstützung angewiesen zu sein.