Machine Learning verstehen und anwenden – Weiterbildung

Diese Weiterbildung führt Schritt für Schritt in die Werkzeuge und Konzepte ein, die für die Arbeit als Data Scientist oder Machine Learning Engineer notwendig sind. Ausgehend von der Erstellung von Reports und Dashboards in Power BI über die Programmierung mit Python und pandas bis hin zu den Grundlagen des Machine Learnings baut der Kurs systematisch Kompetenzen für die Analyse und Interpretation großer Datenmengen auf. Flexible Lernzeiten und Mentor*innen-Unterstützung ermöglichen ein individuelles Lerntempo.

Das erste Modul widmet sich der Erstellung von Reports und Dashboards mit Power BI und legt damit die Grundlage für datengetriebenes Arbeiten im Unternehmenskontext.

• Grundlagen der Power BI-Oberfläche und ihrer zentralen Funktionalitäten
• Datenimport aus unterschiedlichen Quellen in Power BI
• Datenbereinigung als Voraussetzung für belastbare Auswertungen
• Aufbau interaktiver Berichte für unterschiedliche Fragestellungen
• Gestaltung von Dashboards zur übersichtlichen Datenvisualisierung
• Anpassung von Reports an die Bedürfnisse verschiedener Zielgruppen im Unternehmen

Das zweite Modul führt in die Programmierung mit Python und die Datenanalyse mit pandas ein und schafft damit die technische Grundlage für spätere Machine-Learning-Anwendungen.

• Einführung in die Python-Syntax und grundlegende Programmierkonzepte
• Datenimport in Python mithilfe der Bibliothek pandas
• Datenbereinigung und -transformation für die weitere Analyse
• Explorative Datenanalyse zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib
• Erweiterte Visualisierungstechniken mit seaborn für aussagekräftige Grafiken

Im dritten Modul erhalten Teilnehmende eine Einführung in Data Science als Disziplin und lernen die wichtigsten Werkzeuge und Denkweisen des Feldes kennen.

• Grundlegende Konzepte und Anwendungsbereiche der Data Science
• Einordnung, welche Rolle Data Science in unterschiedlichen Branchen spielt
• Überblick über wichtige Tools und Bibliotheken für Data-Science-Projekte
• Grundlagen der Datenaufbereitung als Basis jeder Analyse
• Systematisches Vorgehen bei der Analyse größerer Datenmengen
• Einordnung, wie Data-Science-Projekte typischerweise strukturiert sind

Das vierte Modul vertieft die Grundlagen des Machine Learnings und verbindet die zuvor erlernten Werkzeuge mit konkreten Anwendungsfällen.

• Überblick über verschiedene Machine-Learning-Techniken und ihre Einsatzgebiete
• Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Lernmethoden
• Anwendung von ML-Algorithmen auf praktische Problemstellungen
• Bewertung der Ergebnisqualität einfacher Machine-Learning-Modelle
• Einordnung, welche Daten für ein Modell geeignet oder ungeeignet sind
• Verbindung von Power-BI-Dashboards mit Machine-Learning-Ergebnissen
• Nutzung von Python und pandas zur Vorbereitung von Trainingsdaten
• Einordnung typischer Aufgaben eines Data Scientists im Berufsalltag
• Analyse und Interpretation großer, teils unstrukturierter Datenmengen
• Identifikation von Mustern und Trends in realen Datensätzen
• Einschätzung, wie Automatisierung und Machine Learning Geschäftsprozesse verändern
• Selbstständige Planung von Lernphasen mit Unterstützung durch Mentor*innen per E-Mail und Online-Foren

Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große Datenmengen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Dazu gehören die Entwicklung von Analysemethoden, das Erkennen von Mustern und Trends sowie die Implementierung von Automatisierungen und Machine-Learning-Algorithmen. Die im Kurs erworbenen Fähigkeiten in Analyse, Programmierung und Machine Learning bilden dafür die notwendige Grundlage. Kurzfristige Gruppenstunden ergänzen die individuellen Lernphasen und ermöglichen eine gezielte Vertiefung einzelner Themen im Austausch mit anderen Teilnehmenden.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Angesprochen sind insbesondere folgende Gruppen.

• Personen mit Interesse an einem Einstieg in Data Science oder Machine Learning
• Mitarbeitende, die Reports und Dashboards zukünftig selbst erstellen möchten
• Fachkräfte aus Analyse- oder IT-nahen Bereichen, die ihr Methodenwissen erweitern wollen
• Quereinsteiger*innen mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung und Programmierinteresse

Der Kurs ist als Hybrid-Learning-Format konzipiert und findet überwiegend in Vollzeit, in Teilen auch in Teilzeit statt. Teilnehmende lernen im eigenen Tempo durch flexible Unterrichtszeiten und planen ihre Lernphasen weitgehend selbstständig. Unterstützt werden sie dabei durch Mentor*innen, die per E-Mail und in Online-Foren für fachliche Rückfragen zur Verfügung stehen. Ergänzend finden kurzfristig angesetzte Gruppenstunden statt, in denen einzelne Themen gemeinsam vertieft werden. Diese Kombination aus eigenständige Übungsphasen, Mentoring und punktuellem Austausch ermöglicht ein Lerntempo, das sich an individuellen Vorkenntnissen orientiert.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise ist auch eine Teilzeitvariante verfügbar. Der Umfang deckt vier inhaltlich aufeinander aufbauende Themenbereiche ab, von Power BI über Python und Data-Science-Grundlagen bis zu Machine Learning. Durch die flexiblen Unterrichtszeiten und das eigene Lerntempo variiert die konkrete Wochenstundenzahl je nach gewähltem Kursformat.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, in der die erworbenen Kenntnisse in Power BI, Python, Data Science und Machine Learning überprüft werden. Eine staatlich anerkannte Prüfung ist damit nicht verbunden; im Vordergrund steht der Nachweis der praktischen Anwendungskompetenz in den vermittelten Werkzeugen und Methoden.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein Kompetenzprofil, das vom Reporting in Power BI über die Programmierung mit Python bis zu den Grundlagen des Machine Learnings reicht. Diese Bandbreite ist im Arbeitsmarkt gefragt, da viele Unternehmen nach Mitarbeitenden suchen, die nicht nur einzelne Tools bedienen, sondern den gesamten Weg von der Datenerhebung bis zur Modellanwendung nachvollziehen können. Für Quereinsteiger*innen mit Hochschulabschluss bietet der Kurs einen strukturierten Weg in ein zukunftsorientiertes Berufsfeld, ohne dass ein vorheriges Informatikstudium vorausgesetzt wird. Für Personen mit ersten Berührungspunkten in Analyse oder IT schließt die Weiterbildung die Lücke zwischen einzelnen Tool-Kenntnissen und einem zusammenhängenden Verständnis von Data-Science-Workflows. Langfristig profitieren Teilnehmende davon, dass die erlernten Grundlagen in Python, pandas und Machine Learning eine Basis bilden, auf der sich vertiefendes Wissen in spezialisierteren Bereichen wie Deep Learning oder Datenengineering aufbauen lässt. Das Verständnis für den gesamten Analyseprozess, von der Datenbereinigung bis zur Modellinterpretation, bleibt dabei unabhängig von einzelnen Tool-Versionen relevant.