Machine-Learning-Werkzeuge für die Forschung – Weiterbildung

Forschungsprojekte erzeugen heute oft große, komplexe Datensätze, die sich ohne geeignete Werkzeuge kaum systematisch auswerten lassen. Diese Weiterbildung vermittelt ein Set an Machine-Learning-Werkzeugen speziell für die Forschungspraxis: von statistischen Methoden für explorative Analysen und Hypothesentests über Datenbankmanagement mit SQL bis zur Visualisierung von Ergebnissen in Power BI. Ergänzend lernen Teilnehmende zentrale maschinelle Lernverfahren wie Klassifikation, Regression und Clustering kennen und wenden sie auf forschungsnahe Fragestellungen an, um Muster in großen Datensätzen zu identifizieren und Modelle gezielt zu optimieren. Im Unterschied zu rein technisch ausgerichteten Data-Science-Kursen bleibt der Bezug zur wissenschaftlichen Fragestellung durchgehend erhalten: Jedes Werkzeug wird daraufhin betrachtet, wie es zur Prüfung einer Hypothese oder zur Absicherung eines Forschungsergebnisses beiträgt, statt nur als isolierte technische Fertigkeit vermittelt zu werden.

Das erste Modul vermittelt die statistischen Werkzeuge, mit denen sich Forschungsdaten systematisch explorieren und erste Hypothesen prüfen lassen.

• Explorative Datenanalyse als erster Schritt der Auswertung
• Deskriptive Statistik zur Beschreibung von Forschungsdatensätzen
• Aufbau und Durchführung von Hypothesentests
• Interpretation statistischer Kennwerte im Forschungskontext
• Erkennung von Mustern als Grundlage für Modelloptimierung
• Typische Fehlerquellen bei statistischen Auswertungen

Das zweite Modul zeigt, wie sich Forschungsdaten strukturiert in relationalen Datenbanken verwalten und effizient abfragen lassen.

• Aufbau relationaler Datenbanken für Forschungsdaten
• Formulierung optimierter SQL-Abfragen
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen
• Aggregationen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Effiziente Nutzung von Datenbanken in Machine-Learning-Forschungsprojekten
• Vermeidung typischer Performance-Probleme bei großen Abfragen

Das dritte Modul verbindet die visuelle Aufbereitung von Ergebnissen mit der Automatisierung wiederkehrender Auswertungsschritte.

• Entwicklung interaktiver Dashboards in Power BI
• Nutzung von DAX-Funktionen für verständliche Kennzahlen
• Aufbereitung von Modellprognosen für unterschiedliche Zielgruppen
• Aufbau von Datenpipelines zur Automatisierung der Datenverarbeitung
• Harmonisierung und Transformation von Trainingsdaten
• Sicherstellung von Qualität, Skalierbarkeit und Effizienz der Pipelines

Das vierte Modul führt in zentrale Machine-Learning-Verfahren ein und zeigt deren Einsatz für forschungsnahe Fragestellungen.

• Klassifikationsmodelle für kategoriale Forschungsfragen
• Regressionsmodelle zur Vorhersage kontinuierlicher Größen
• Clustering-Verfahren zur Gruppierung unstrukturierter Daten
• Optimierung von Algorithmen anhand geeigneter Gütekriterien
• Bewertung der Übertragbarkeit von Modellergebnissen
• Gezielter Einsatz datenwissenschaftlicher Erkenntnisse in Forschungsprojekten

Der Praxisblock verbindet Statistik, SQL, Visualisierung und maschinelles Lernen in einem durchgehenden Forschungsszenario.

• Explorative Analyse eines Beispiel-Forschungsdatensatzes
• Durchführung eines Hypothesentests zu einer Beispielfragestellung
• Formulierung von SQL-Abfragen für einen mehrteiligen Forschungsdatensatz
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen mittels Joins
• Aufbau eines interaktiven Dashboards zu Forschungsergebnissen
• Entwicklung von DAX-Kennzahlen für eine Beispielauswertung
• Aufbau einer einfachen Datenpipeline zur Automatisierung
• Training eines Klassifikationsmodells auf einem Beispieldatensatz
• Entwicklung eines Regressionsmodells zur Vorhersage einer Zielgröße
• Durchführung einer Clusteranalyse zur Gruppierung von Beobachtungen
• Optimierung eines Modells anhand definierter Gütekriterien
• Präsentation eines vollständigen Forschungsauswertungsprojekts

Die vier Module sind so angeordnet, dass statistisches Grundverständnis, Datenbankkompetenz, Visualisierung und maschinelles Lernen aufeinander aufbauen: Wer Daten sauber abfragen und aufbereiten kann, kann die anschließenden ML-Verfahren gezielter einsetzen und deren Ergebnisse fundierter interpretieren. Am Ende der Weiterbildung können Teilnehmende Forschungsdaten statistisch auswerten, mit SQL effizient verwalten, in Power BI verständlich visualisieren und mit geeigneten Machine-Learning-Verfahren vertiefend analysieren.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz, Forschung oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen und Machine-Learning-Werkzeuge praxisnah für forschungsnahe Fragestellungen einsetzen möchten. Der Kurs eignet sich sowohl für Personen mit ersten Berührungspunkten zu Datenanalyse als auch für Fachkräfte aus angrenzenden wissenschaftlichen oder technischen Bereichen, die ihre methodischen Werkzeuge gezielt erweitern wollen.

• Forschende, die ihre Datensätze systematischer auswerten möchten
• Data Analysts mit Interesse an Machine Learning und SQL
• Quereinsteigende mit Interesse an einer Tätigkeit in der Datenanalyse
• Fachkräfte aus technischen oder wissenschaftsnahen Bereichen

Jedes Werkzeug wird zunächst an einem eigenständigen Beispiel eingeführt und anschließend im Praxisblock mit den übrigen Werkzeugen zu einem vollständigen Auswertungsprojekt zusammengeführt. So erleben Teilnehmende, wie Statistik, SQL, Visualisierung und maschinelles Lernen in realen Forschungsprojekten ineinandergreifen, statt als isolierte Einzelthemen behandelt zu werden. Wiederkehrende kurze Übungsaufgaben sichern dabei ab, dass jedes Werkzeug einzeln sitzt, bevor es im größeren Auswertungsprojekt mit den anderen kombiniert wird.

Das Curriculum deckt die vier Themenfelder Statistik, SQL, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen in einem zusammenhängenden Ablauf ab. Der genaue zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat zu Machine Learning Werkzeuge für Forschung ab, bei einigen Anbietern ergänzt um eine zusätzliche Abschlussprüfung, die der jeweilige Anbieter selbst konzipiert und abnimmt.

Statt einzelne Werkzeuge isoliert zu vermitteln, zeigt diese Weiterbildung ausführlich, wie Statistik, Datenbankmanagement, Visualisierung und maschinelles Lernen in einem vollständigen Forschungsauswertungsprozess zusammenwirken. Wer Forschungsdaten künftig eigenständig und zügig auswerten möchte, profitiert davon, nicht bei jedem einzelnen Schritt auf spezialisierte IT- oder Statistik-Abteilungen angewiesen zu sein. Die im Kurs vermittelten Werkzeuge – von SQL-Abfragen über Power-BI-Dashboards bis zu Klassifikations- und Regressionsmodellen – decken den größten Teil eines typischen Forschungsauswertungsprozesses eigenständig ab. Das verkürzt Wartezeiten in Projekten spürbar, weil Zwischenergebnisse nicht erst über mehrere Abteilungsgrenzen hinweg abgestimmt werden müssen. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet die Weiterbildung Perspektiven als Data Scientist, Data Analyst oder in forschungsnahen Positionen, in denen Datenkompetenz zunehmend vorausgesetzt wird. Besonders gefragt ist die Fähigkeit, Forschungsfragen nicht nur fachlich zu stellen, sondern sie auch datengetrieben zu beantworten und die Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie auch fachfremden Projektbeteiligten verständlich vermittelt werden können.