ML: Überwachtes und unüberwachtes Lernen – Weiterbildung

Überwachtes und unüberwachtes Lernen bilden die beiden zentralen Säulen des Machine Learning – und wer beide Ansätze versteht, kann für unterschiedlichste Datensituationen die passende Methode wählen. Dieser Kurs vermittelt beide Lernparadigmen im direkten Vergleich: von klassifizierenden Verfahren wie Entscheidungsbäumen und Regression bis zu unüberwachten Clustering-Methoden, die Strukturen in unbeschrifteten Daten aufdecken. Eingebettet ist diese methodische Vertiefung in den gesamten Datenprozess von der SQL-basierten Datenaufbereitung über die Visualisierung von Modellergebnissen mit Power BI bis zur Automatisierung wiederkehrender ML-Workflows in skalierbaren Pipelines.

Der erste Themenblock stellt die interaktive Visualisierung von Machine-Learning-Ergebnissen mit Power BI in den Mittelpunkt. Bevor Modellergebnisse für Entscheidungen genutzt werden können, müssen sie verständlich und nachvollziehbar dargestellt werden.

• dynamische Dashboards zur Darstellung von Modellvorhersagen entwickeln
• DAX-Funktionen für präzise Berechnungen bei datengetriebenen Analysen nutzen
• aussagekräftige Berichte zur Optimierung datenbasierter Entscheidungen erstellen
• Kennzahlen aus Klassifikations- und Regressionsmodellen verständlich aufbereiten
• Visualisierungen für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen anpassen
• wiederkehrende Reporting-Strukturen für ML-Ergebnisse aufbauen

Der zweite Block behandelt SQL für die strukturierte Datenverarbeitung, die jedem Modelltraining vorausgeht. Ohne saubere, gut aufbereitete Datensätze liefern weder überwachte noch unüberwachte Verfahren verlässliche Ergebnisse.

• Joins und Aggregationen zur Vorbereitung großer Datenmengen für ML-Modelle
• optimierte Abfragen für die effiziente Nutzung relationaler Datenbanken
• Datenbankmanagement zur reibungslosen Unterstützung datengetriebener Modelle
• Filterung und Selektion relevanter Datensätze für Trainings- und Testdaten
• Vermeidung von Datenlecks zwischen Trainings- und Testdatensätzen
• Aufbereitung von Zielvariablen für Klassifikations- und Regressionsaufgaben

Der dritte Block widmet sich der Datenanalyse und dem Modellaufbau für überwachtes und unüberwachtes Lernen im direkten Vergleich. Hier zeigt sich, wann welches Lernparadigma zum Einsatz kommt und wie sich die Modelltypen methodisch unterscheiden.

• Muster in Daten identifizieren, um Klassifikations- und Cluster-Modelle zu trainieren
• Feature Engineering zur Optimierung von Modellen und Vorhersagegenauigkeit anwenden
• Methoden des überwachten Lernens wie Entscheidungsbäume und Regression praktisch anwenden
• Clustering-Verfahren zur Strukturerkennung in unbeschrifteten Daten einsetzen
• Bewertungskriterien für überwachte und unüberwachte Modelle unterscheiden
• Auswahl des passenden Lernparadigmas je nach Datensituation und Zielstellung

Der vierte Block behandelt automatisierte Datenpipelines und Workflow-Optimierung, die den gesamten ML-Prozess von der Datenquelle bis zum trainierten Modell verbinden. Ohne Automatisierung bleiben viele ML-Projekte auf einmalige Analysen beschränkt, statt sich in wiederkehrende Geschäftsprozesse zu integrieren.

• Datenquellen bereinigen, verarbeiten und in skalierbare ML-Workflows integrieren
• strukturierte Prozesse zur Automatisierung von Modelltraining und Deployment nutzen
• wiederkehrende Analysen durch optimierte Machine-Learning-Pipelines effizient gestalten
• Überwachung und Wartung automatisierter ML-Workflows im laufenden Betrieb
• Skalierung von Pipelines für wachsende Datenmengen planen
• Zusammenspiel von Datenaufbereitung, Modelltraining und Visualisierung in einem Gesamtworkflow

Im begleitenden Praxisteil verknüpfen die Teilnehmenden die vier Themenblöcke zu einem durchgängigen Arbeitsablauf, der von der SQL-Abfrage über das Modelltraining bis zur Power-BI-Visualisierung reicht.

• Formulierung von SQL-Abfragen zur Erstellung eines ML-Trainingsdatensatzes
• Training eines Entscheidungsbaum-Modells an einem Beispieldatensatz
• Anwendung eines Regressionsverfahrens zur Vorhersage einer kontinuierlichen Zielgröße
• Durchführung eines Clustering-Verfahrens zur Strukturerkennung in unbeschrifteten Daten
• Vergleich der Ergebnisse aus überwachtem und unüberwachtem Lernen an einem Beispiel
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung der Modellergebnisse
• Berechnung abgeleiteter Kennzahlen mit DAX-Funktionen
• Konzeption einer einfachen automatisierten Datenpipeline
• Diskussion von Skalierungsfragen bei wachsenden Datenmengen
• Bewertung der Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen
• Erstellung eines zusammenfassenden Berichts zu den Modellergebnissen
• Rückschau, welches Lernparadigma für unterschiedliche Praxisszenarien geeignet ist

Der direkte Vergleich von überwachtem und unüberwachtem Lernen unterscheidet diesen Kurs von Angeboten, die sich nur auf ein Lernparadigma konzentrieren. Wer beide Ansätze im Zusammenhang versteht, kann in der Praxis flexibler entscheiden, welche Methode für eine gegebene Datensituation die sinnvollere Wahl ist – gerade dann, wenn keine gelabelten Daten vorliegen und Clustering-Verfahren die einzige Option darstellen. Die Einbettung in den gesamten Datenprozess von SQL über Power BI bis zur Pipeline-Automatisierung macht die vermittelten Methoden zudem direkt auf reale Arbeitsabläufe übertragbar.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die ihre Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Geeignet ist er für Personen, die Machine Learning und datenbasierte Modelle praxisnah kennenlernen und beruflich anwenden wollen.

• Personen mit Interesse an Data Science und datenbasierten Entscheidungen
• Quereinsteiger:innen aus Forschung, Reporting oder technischen Fachbereichen
• Fachkräfte, die überwachte und unüberwachte Lernverfahren im Vergleich verstehen möchten
• angehende Data Scientists und Datenanalyst:innen
• Personen, die ML-Workflows im eigenen Arbeitsumfeld automatisieren möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Format in Vollzeit durchgeführt und verbindet die Vermittlung von Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Methoden mit praktischen Übungen an SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und automatisierten Pipelines. Durch den direkten Vergleich beider Lernparadigmen wechseln sich Übungen zu überwachten und unüberwachten Verfahren gezielt ab, damit die Unterschiede unmittelbar nachvollziehbar werden.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in diesem Zeitraum vier Themenblöcke ab: Visualisierung, Datenaufbereitung, Modellaufbau für beide Lernparadigmen sowie Pipeline-Automatisierung. Die kompakte Taktung ermöglicht eine durchgängige Bearbeitung, in der die Themenblöcke aufeinander aufbauen.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die vermittelten Kompetenzen in überwachtem und unüberwachtem Lernen dokumentiert. Je nach Anbieter kann der Abschluss eine begleitende Prüfung umfassen. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung, kein staatlich anerkanntes Examen.

Wer diesen Kurs abschließt, versteht nicht nur einzelne ML-Verfahren, sondern kann begründet entscheiden, welches Lernparadigma für eine gegebene Aufgabenstellung geeignet ist – eine Fähigkeit, die in der Praxis oft wichtiger ist als die Beherrschung eines einzelnen Algorithmus. Die Verbindung aus Klassifikation, Regression und Clustering mit den Werkzeugen SQL, Power BI und automatisierten Pipelines deckt den gesamten Weg von der Rohdatenaufbereitung bis zur produktiven ML-Anwendung ab, statt sich auf isolierte Modellierungsschritte zu beschränken. Für angehende Data Scientists und Datenanalyst:innen bietet der Kurs damit eine breite methodische Grundlage, die sich sowohl in klassischen Analyseprojekten als auch in zunehmend automatisierten Machine-Learning-Umgebungen anwenden lässt.