Python-ML-Kurs: scikit-learn für klassisches ML, TensorFlow für neuronale Netze, Pandas für Datenvorbereitung — Einstieg in die ML-Praxis.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Maschinelles Lernen mit Python ist heute die Standard-Kombination für Data Scientists und ML Engineers — die Python-Tools (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy) decken alles ab, was im ML-Alltag gebraucht wird. Dieser Kurs ist der praxisorientierte Einstieg. Block Python-Refresher mit ML-Fokus: NumPy (ndarray, Vectorization), Pandas (DataFrame, Cleaning, Feature Engineering), Matplotlib/Seaborn (Visualisierung). Block ML-Grundlagen: Supervised vs. Unsupervised Learning, Train/Validation/Test-Split, Cross-Validation (k-Fold, StratifiedKFold), Bias/Variance-Trade-off, Overfitting/Underfitting, Regularisierung. Block scikit-learn — Klassifikation: Logistic Regression, Decision Trees (CART), Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM), K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Support Vector Machines. Metriken: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, Confusion Matrix. Block scikit-learn — Regression: Lineare Regression, Polynomial Regression, Ridge (L2), Lasso (L1), Elastic Net, Random Forest Regression, Gradient Boosting Regression. Metriken: MAE, MSE, RMSE, R². Block scikit-learn — Unsupervised: K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, DBSCAN für density-based Clustering, Principal Component Analysis (PCA) für Dimensions-Reduktion, t-SNE für Visualisierung in 2D/3D. Block Feature Engineering und Preprocessing: One-Hot Encoding, Label Encoding, Target Encoding, Scaling (StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler), Imputation (Mittelwert, Median, KNN-Imputer), Polynomial Features, Feature Selection (SelectKBest, RFE, Feature Importance aus Trees). Block Pipelines: sklearn.pipeline.Pipeline für reproducible Workflows (Preprocessing → Model in einem Objekt), ColumnTransformer für gemischte numerische/kategorische Daten, Cross-Validation auf Pipelines, GridSearchCV mit Pipelines. Block Hyperparameter-Tuning: GridSearchCV (Exhaustive Search), RandomizedSearchCV (Stichproben-Search), BayesSearchCV mit Optuna für intelligente Suche, Cross-Validation für robuste Tuning-Ergebnisse. Block Neuronale Netze mit TensorFlow/Keras: Sequential API, Dense Layers, Activation Functions (ReLU, Sigmoid, Softmax), Loss Functions (MSE, Categorical Cross-Entropy, Binary Cross-Entropy), Optimizers (SGD, Adam, RMSprop), Compile/Fit/Evaluate/Predict-Workflow, einfache MLPs für Klassifikation und Regression. Block Modell-Persistenz und Deployment: Modelle speichern (joblib.dump für scikit-learn, model.save für Keras), Deployment-Optionen (FastAPI für REST-APIs, ONNX für Cross-Framework-Inference, Docker-Containerisierung).
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
scikit-learn für klassisches ML (Regression, Trees, Clustering — die meisten Geschäfts-Anwendungen). TensorFlow für Deep Learning (Bilder, Text, komplexe Sequenzen). Der Kurs behandelt beide — Schwerpunkt scikit-learn.
TensorFlow ist in Production verbreiteter, PyTorch in Forschung dominant. Der Kurs nutzt TensorFlow/Keras (einsteigerfreundlicher). PyTorch wäre Aufbaukurs.
Grundlagen ja (Mittelwert, Median, Korrelation, Hypothesen-Tests). Tiefere Statistik (Bayesianisch, Hypothesen-Testing) ist hilfreich, nicht zwingend.
Ja, AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG, bAvH.
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.