Machine Learning: Skills für Modellierung – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt die Fähigkeiten, die für den eigentlichen Modellierungsprozess im Machine Learning gebraucht werden: strukturierte Datenbereinigung und Workflow-Automatisierung, SQL-gestützte Datenaufbereitung, explorative Datenanalyse mit gezielter Feature-Selektion sowie der praktische Umgang mit Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen. Ergänzt wird dies durch die Visualisierung von Modellergebnissen in Power BI. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie aus rohen, unsauberen Daten über mehrere Zwischenschritte ein sauber begründetes, optimiertes Modell entsteht.

Der Kurs folgt der Logik eines typischen Modellierungsprozesses: von der Datenaufbereitung über die Merkmalsauswahl bis zum trainierten Modell und dessen Darstellung. Modul 1 – Datenmanagement und Workflow-Automatisierung Bevor überhaupt modelliert werden kann, müssen Daten in eine verlässliche, wiederholbare Form gebracht werden. Dieses Modul legt dafür die organisatorische Basis.

• Entwicklung strukturierter Prozesse zur Datenbereinigung
• Harmonisierung unterschiedlicher Datenquellen und -formate
• Aufbau standardisierter Vorbereitungsschritte vor dem Modelltraining
• Automatisierung von Datenpipelines für wiederkehrende Modellierungsaufgaben
• Gezielte Optimierung von Workflows im Hinblick auf Trainingszeit und Datenqualität
• Dokumentation von Datenmanagement-Prozessen für reproduzierbare Ergebnisse

Modul 2 – Datenbankabfragen und SQL Die aufbereiteten Rohdaten liegen meist in relationalen Datenbanken vor. Dieses Modul vermittelt die Abfragetechnik, um daraus modellierungsreife Datensätze zu gewinnen.

• Präzise Analyse großer Datenmengen mittels SQL
• Einsatz optimierter Abfragen für performante Datenextraktion
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Aggregation von Kennzahlen für Modellierungszwecke
• Nutzbarmachung strukturierter Datensätze für datengetriebene Vorhersagemodelle
• Export vorbereiteter Daten in die Modellierungsumgebung

Modul 3 – Explorative Datenanalyse und Feature-Selektion Nicht jedes Merkmal in einem Datensatz trägt zur Vorhersagequalität bei. Dieses Modul zeigt, wie relevante Features systematisch identifiziert werden.

• Durchführung explorativer Datenanalysen zur ersten Einordnung eines Datensatzes
• Auswahl relevanter Features anhand statistischer Kriterien
• Anwendung statistischer Methoden zur Feature-Selektion
• Durchführung von Hypothesentests zur Absicherung von Modellentscheidungen
• Erkennen von Redundanzen und Korrelationen zwischen Merkmalen
• Vorbereitung reduzierter, aussagekräftiger Feature-Sets für das Modelltraining

Modul 4 – Maschinelles Lernen und Modellierung Im Zentrum dieses Moduls steht die eigentliche Modellbildung, ausgehend von den zuvor selektierten Features.

• Grundlagen des maschinellen Lernens für unterschiedliche Fragestellungen
• Training von Klassifikationsmodellen für kategoriale Zielgrößen
• Training von Regressionsmodellen für numerische Vorhersagen
• Einsatz von Clustering-Modellen zur Gruppierung unbeschrifteter Daten
• Algorithmische Feinabstimmung zur Verbesserung der Modellgüte
• Strategische Auswahl des passenden Modelltyps je nach Anwendungsszenario

Praxisblock – Vom Rohdatensatz zum optimierten Modell Im praktischen Teil durchlaufen die Teilnehmenden den vollständigen Modellierungsprozess an einem konkreten Beispiel.

• Bereinigung und Harmonisierung eines Rohdatensatzes
• Extraktion relevanter Daten per SQL aus einer relationalen Datenbank
• Durchführung einer explorativen Datenanalyse zur ersten Einordnung
• Auswahl und Reduktion der Features anhand statistischer Kriterien
• Training eines Klassifikationsmodells und Bewertung der Ergebnisse
• Training eines Regressionsmodells zum Vergleich der Modellansätze
• Anwendung eines Clustering-Verfahrens zur Gruppierung der Daten
• Feinabstimmung der Modellparameter anhand erster Trainingsergebnisse
• Visualisierung der Modellergebnisse in Power BI
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Darstellung von Modellprognosen
• Vergleich der Modelltypen hinsichtlich Eignung für die Fragestellung
• Aufbereitung der Ergebnisse für eine abschließende Präsentation

Der Kurs folgt damit konsequent dem Weg vom unstrukturierten Rohdatensatz über die gezielte Merkmalsauswahl bis zum trainierten und visualisierten Modell. Jedes Modul liefert einen eigenständigen, klar abgrenzbaren Kompetenzbaustein, der im Praxisteil zu einem vollständigen Modellierungs-Workflow zusammengeführt wird.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die ihre Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung oder Reporting ausbauen möchten. Angesprochen sind Personen, die den eigentlichen Modellierungsprozess – von der Datenaufbereitung bis zum fertigen Modell – praxisnah durchdringen wollen.

• Berufstätige, die bereits mit Daten arbeiten und Modellierungskompetenz aufbauen möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an einem strukturierten Zugang zur Modellbildung
• Fachkräfte aus Forschung oder technischen Bereichen mit Bedarf an Feature-Selektion
• Personen, die Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Verfahren im Vergleich kennenlernen möchten
• Interessierte, die Modellergebnisse künftig auch verständlich visualisieren möchten

Der Unterricht findet überwiegend im Hybrid-Format statt, ergänzt um Einheiten im virtuellen Klassenzimmer. Die Vermittlung folgt dem Modellierungsprozess selbst: Auf die Erklärung eines Konzepts – etwa Feature-Selektion oder Clustering – folgt die unmittelbare Anwendung an einem Datensatz, bevor der nächste Schritt des Workflows angegangen wird.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise auch als Teilzeitvariante. Der Aufbau aus vier Modulblöcken – Datenmanagement, SQL, Feature-Selektion und Modellierung – erlaubt es, den vollständigen Modellierungsprozess sowohl im Vollzeit- als auch im Teilzeitformat nachvollziehbar zu durchlaufen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, bei manchen Anbietern ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung und kein staatlich anerkanntes Examen; sie bestätigt die erworbenen Fähigkeiten in Datenmanagement, Feature-Selektion sowie Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellierung.

Viele Einführungskurse in Machine Learning behandeln Modelltraining als isolierten Schritt. Dieser Kurs setzt einen anderen Schwerpunkt: Er zeigt, dass die Qualität eines Modells maßgeblich von den vorgelagerten Schritten abhängt – von sauberer Datenaufbereitung über durchdachte Feature-Selektion bis zur passenden Wahl zwischen Klassifikation, Regression und Clustering. Wer diesen Kurs abschließt, versteht nicht nur, wie man ein einzelnes Modell trainiert, sondern kann begründen, warum ein bestimmtes Feature-Set oder ein bestimmter Modelltyp für eine gegebene Fragestellung geeignet ist. Diese Fähigkeit zur methodischen Begründung unterscheidet strukturierte Modellierungsarbeit von reinem Ausprobieren und ist in Data-Science-Rollen von zentraler Bedeutung. Die zusätzliche Kompetenz, Modellergebnisse in Power BI mit DAX-Funktionen zu visualisieren, sorgt dafür, dass die erarbeiteten Modelle nicht nur technisch korrekt, sondern auch für Fachabteilungen und Entscheidungsträger nachvollziehbar kommuniziert werden können.