Machine Learning und Data Science: Analysetechniken – Kurs

Dieser Kurs vermittelt komplexe Analysetechniken der Data Science mit Fokus auf große Datenmengen: Nach einer fundierten Einführung in Data Science folgt eine intensive Auseinandersetzung mit Big Data und Modellinterpretation mithilfe von PySpark, bevor Supervised Learning als zentrales Verfahren zur Entwicklung prädiktiver Modelle vertieft wird. Anders als Kurse mit Schwerpunkt Reinforcement Learning oder allgemeiner Modellentwicklung liegt der Schwerpunkt hier klar auf der Verarbeitung großer, oft unstrukturierter Datenmengen und der Fähigkeit, daraus belastbare, überwachte Vorhersagemodelle abzuleiten.

Der Kurs baut in vier Schritten von den Grundlagen der Data Science bis zur Anwendung komplexer Analysetechniken auf großen Datenmengen auf. Einführung in Data Science Das Startmodul schafft ein solides begriffliches Fundament, bevor es an die komplexeren Analysetechniken der folgenden Module geht.

• Grundlegende Konzepte und Methoden der Data Science
• Rolle und Aufgabenfelder eines Data Scientist im Unternehmen
• Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen
• Einordnung von Analyse, Programmierung und Machine Learning als Kernkompetenzen
• Überblick über typische Werkzeuge und Vorgehensweisen der Data Science
• Bedeutung digitaler Transformation für moderne Datenanalyse

Big Data und Modellinterpretation mit PySpark Dieses Modul vermittelt den Umgang mit großen Datenmengen, die klassische Analysewerkzeuge an ihre Grenzen bringen.

• Einführung in PySpark zur Verarbeitung großer Datensätze
• Effiziente Analyse umfangreicher, auch unstrukturierter Datenbestände
• Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf Big-Data-Strukturen
• Interpretation von Modellergebnissen im Big-Data-Kontext
• Identifikation von Mustern und Trends in großen Datenmengen
• Praxisnahe Verarbeitung realitätsnaher Datenbestände

Supervised Learning Im dritten Modul steht die Entwicklung überwachter Vorhersagemodelle im Mittelpunkt, die auf gelabelten Daten trainiert werden.

• Vertiefung der Prinzipien des Supervised Learning
• Entwicklung prädiktiver Modelle für konkrete Fragestellungen
• Bewertung von Modellqualität und Vorhersagegenauigkeit
• Auswahl geeigneter Verfahren je nach Datenlage und Zielsetzung
• Einordnung von Stärken und Grenzen überwachter Lernverfahren
• Anwendung der Modelle auf unternehmensnahe Beispieldaten

Grundlagen des Machine Learning Das abschließende Modul festigt die wichtigsten Techniken und Algorithmen, die den vorherigen Modulen zugrunde liegen.

• Überblick über zentrale Machine-Learning-Algorithmen
• Einordnung von Machine Learning als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz
• Verbindung von Programmierung, Analyse und Modellbildung
• Nutzung von Python zur Umsetzung eigener Analyseideen
• Einordnung des Machine-Learning-Engineers als angrenzendes Berufsbild
• Ausblick auf weiterführende Analysetechniken in Data-Science-Projekten
• Zusammenspiel von Big-Data-Verarbeitung und klassischer Modellbildung im Gesamtprozess

Durch diesen Aufbau verbindet der Kurs die Verarbeitung sehr großer Datenmengen über PySpark mit der zielgerichteten Entwicklung überwachter Vorhersagemodelle, sodass Teilnehmende am Ende sowohl technisch mit Big-Data-Werkzeugen umgehen als auch die fachliche Interpretation der Ergebnisse leisten können. Damit unterscheidet sich der Kurs klar von Weiterbildungen, die auf Reinforcement Learning oder allgemeine Modellentwicklung ohne Big-Data-Bezug ausgerichtet sind. Auch die Reihenfolge der vier Module ist bewusst gewählt: Erst nach der Einführung in Data Science als Fachgebiet folgt die technisch anspruchsvollere Auseinandersetzung mit PySpark, da die Verarbeitung großer Datenmengen ohne ein Grundverständnis der dahinterliegenden Fragestellungen wenig zielführend wäre. Supervised Learning schließt sich an, weil die zuvor mit PySpark aufbereiteten und interpretierten Datensätze die Grundlage für das Training der prädiktiven Modelle bilden. Das abschließende Modul zu den Grundlagen des Machine Learning bündelt die Algorithmen, die in den praktischen Übungen bereits angewendet wurden, und ordnet sie in den größeren methodischen Zusammenhang ein.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Er eignet sich besonders für Personen, die den Umgang mit großen, komplexen Datenmengen erlernen und in Richtung Data Science oder Big-Data-Analyse einsteigen wollen.

• Mitarbeitende mit Interesse an Datenanalyse und Programmierung
• Angehende Data Scientists ohne bisherige Big-Data-Erfahrung
• Fachkräfte, die PySpark für die Verarbeitung großer Datensätze erlernen möchten
• Personen mit Wunsch nach vertieftem Verständnis von Supervised Learning

Der Kurs findet im Hybrid-Format statt und kombiniert damit Präsenz- und Online-Anteile. Der Aufbau folgt einer klaren Progression von der Data-Science-Einführung über die Big-Data-Verarbeitung mit PySpark bis zur Vertiefung in Supervised Learning, sodass jedes Modul auf dem vorherigen aufbaut und komplexe Analysetechniken schrittweise statt isoliert vermittelt werden.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, eine Teilzeitvariante ist ebenfalls möglich. Der zeitliche Umfang verteilt sich auf die vier beschriebenen Module und richtet sich nach der gewählten Kursvariante.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung für „Machine Learning und Data Science: Komplexe Analysetechniken“ ab. Es handelt sich um einen trägerinternen Nachweis der erworbenen Kenntnisse in Data Science, Big-Data-Verarbeitung und Supervised Learning.

Der besondere Mehrwert dieses Kurses liegt in der Verbindung von Big-Data-Kompetenz und Supervised Learning: Wer große, teils unstrukturierte Datenmengen mit PySpark verarbeiten und gleichzeitig daraus verlässliche, überwachte Vorhersagemodelle ableiten kann, deckt eine Kombination ab, die in datengetriebenen Unternehmen zunehmend gefragt ist. Die Fähigkeit, Modellergebnisse fachlich zu interpretieren, ergänzt die rein technische Umsetzung um die für Entscheidungsprozesse notwendige Einordnung. Für den beruflichen Alltag als Data Scientist ist relevant, dass Analyse selten bei kleinen, sauberen Datensätzen endet: Reale Unternehmensdaten sind häufig umfangreich, heterogen und teilweise unstrukturiert. Der gezielte Umgang mit PySpark bereitet genau auf diese Situationen vor, während Supervised Learning die methodische Basis liefert, um aus den aufbereiteten Daten belastbare Vorhersagen abzuleiten. Langfristig eröffnet diese Kombination Perspektiven in Rollen, die Big-Data-Verarbeitung und klassische Modellentwicklung zusammenführen, etwa in datengetriebenen Fachabteilungen, in der Produktentwicklung oder in Projekten, in denen große Datenmengen regelmäßig zu konkreten, überwachten Vorhersagen verarbeitet werden müssen. Da der Kurs zudem die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen thematisiert, sind Absolventinnen und Absolventen darauf vorbereitet, ihre Analyseergebnisse nicht nur technisch korrekt zu erzeugen, sondern auch verständlich in unternehmerische Entscheidungsprozesse einzubringen.