Machine Learning with Python — scikit-learn, Pandas, TensorFlow Einstieg

Diese Weiterbildung vermittelt grundlegende und fortgeschrittene Konzepte des maschinellen Lernens mit Python. Die Teilnehmenden lernen, wie reale Datensätze vorbereitet, analysiert und für das Training von Machine-Learning-Modellen aufbereitet werden. Mit den wichtigsten Python-Bibliotheken – scikit-learn, Pandas, NumPy und TensorFlow – werden Klassifikations-, Regressions-, Clustering- und Neuronale-Netz-Modelle entwickelt, evaluiert und optimiert. Der Kurs verbindet theoretisches Verständnis der Algorithmen mit konkreter Implementierungskompetenz und bereitet damit auf den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder wie Data Science, KI-Entwicklung und Machine-Learning-Engineering vor.

Python-Grundlagen und Datenaufbereitung für Machine Learning Dieser erste Block schafft die analytische Basis für alle folgenden Inhalte. Die Teilnehmenden erlernen den zielgerichteten Umgang mit Pandas-DataFrames, verstehen die Herausforderungen realer, verrauschter Datensätze und können systematisch Daten für das Modelltraining vorbereiten. Besonderer Fokus liegt auf der explorativen Datenanalyse, die in der Praxis oft mehr Zeit beansprucht als das eigentliche Modelltraining.

• Pandas-DataFrames erstellen, indizieren, filtern und aggregieren
• Fehlende Werte und Ausreißer identifizieren und behandeln
• Kategorische Variablen kodieren (One-Hot-Encoding, Label-Encoding)
• Merkmals-Skalierung mit StandardScaler und MinMaxScaler
• Explorative Datenanalyse (EDA) mit Korrelationsmatrizen und Verteilungsplots
• Train-Test-Split und Stratifizierung für ausgewogene Datensätze

Supervised Learning: Regression und Klassifikation Das Herzstück des Kurses behandelt die am häufigsten eingesetzten überwachten Lernverfahren. Die Teilnehmenden verstehen die mathematischen Grundprinzipien hinter den Algorithmen auf einem intuitiven Niveau und können begründet auswählen, welcher Algorithmus für welche Aufgabe geeignet ist. Anhand echter Datensätze werden Modelle von Grund auf entwickelt und bewertet.

• Lineare und logistische Regression implementieren und interpretieren
• Entscheidungsbäume aufbauen und Overfitting durch Pruning kontrollieren
• Ensemble-Methoden: Random Forests und Gradient Boosting (XGBoost)
• Support Vector Machines für lineare und nichtlineare Klassifikation
• Naive-Bayes-Klassifikatoren für Textklassifikationsaufgaben
• Modellauswahl und Vergleich über standardisierte Bewertungsmetriken

Unsupervised Learning und Dimensionsreduktion Nicht alle Daten sind beschriftet – ein wichtiges Szenario in der Praxis. Dieser Block führt in die Welt der unüberwachten Lernverfahren ein, die verborgene Strukturen in Daten aufdecken und damit wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen liefern. Außerdem werden Techniken zur Dimensionsreduktion behandelt, die bei hochdimensionalen Merkmalsräumen unverzichtbar sind.

• K-Means-Clustering: Algorithmus, Elbow-Methode und Anwendungsszenarien
• Hierarchisches Clustering mit Dendrogrammen visualisieren
• DBSCAN für dichtebasiertes Clustering ohne vorgegebene Clusteranzahl
• Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Dimensionsreduktion
• t-SNE für die Visualisierung hochdimensionaler Daten
• Anomalieerkennung als unüberwachte Klassifikationsaufgabe

Neuronale Netze mit TensorFlow und Keras Der abschließende Themenblock öffnet den Blick auf Deep Learning und führt in die praktische Arbeit mit TensorFlow und Keras ein. Die Teilnehmenden bauen vollständig verbundene neuronale Netze auf, verstehen die Grundprinzipien des Backpropagation-Algorithmus und können Trainingsverläufe analysieren und optimieren.

• Grundarchitektur neuronaler Netze: Schichten, Aktivierungsfunktionen, Gewichte
• Keras Sequential- und Functional-API zur Netzwerkdefinition
• Verlustfunktionen und Optimierer (Adam, SGD) auswählen und konfigurieren
• Regularisierungstechniken: Dropout, L1/L2-Regularisierung, Early Stopping
• Training überwachen mit Callbacks und TensorBoard
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildklassifikation – Einführung

Praxisblock: Projekt-Szenarien und Labs In den Praxisphasen bearbeiten die Teilnehmenden vollständige Machine-Learning-Projekte, die typischen beruflichen Aufgabenstellungen entsprechen. Die Lernumgebung stellt Datensätze und Jupyter-Notebook-Vorlagen bereit, sodass der Fokus auf dem Verständnis und der Implementierung liegt.

• Hauspreisvorhersage mit linearer Regression und Feature Engineering
• Kundensegmentierung mit K-Means auf einem E-Commerce-Datensatz
• Kreditrisikobewertung als binäres Klassifikationsproblem
• Spam-Erkennung mit Naive Bayes und TF-IDF-Textmerkmalen
• Churn-Prediction mit Random Forests und Hyperparameter-Tuning
• Bildklassifikation mit einem einfachen CNN in Keras
• Cross-Validation-Experiment: fünf Algorithmen auf dem gleichen Datensatz vergleichen
• Confusion-Matrix, Precision-Recall und ROC-Kurve interpretieren
• Modell serialisieren und in einem einfachen Python-Skript laden und nutzen
• Daten-Pipeline mit scikit-learn Pipelines end-to-end aufbauen
• Ausreißeranalyse: Isolation Forest auf einem Industriedatensatz
• Abschluss-Projekt: eigenständiges ML-Projekt von der EDA bis zur Modellauswertung

Im Abschlussprojekt wenden die Teilnehmenden alle erlernten Techniken auf einen selbst gewählten Datensatz an. Sie dokumentieren ihren Ansatz, begründen ihre Entscheidungen und präsentieren ihre Ergebnisse in einem kurzen Abschlussbericht. Trainer geben strukturiertes Feedback auf Methodik, Code-Qualität und Ergebnisinterpretation. Die gesamte Praxisarbeit findet in Jupyter Notebooks statt, die nach dem Kurs zur weiteren Nutzung zur Verfügung stehen. So entsteht ein persönliches Portfolio, das beim Berufseinstieg als konkreter Kompetenznachweis dienen kann.

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger und Quereinsteiger, die fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen aufbauen und Python als primäres Werkzeug einsetzen möchten.

• Personen mit Grundkenntnissen in Python, die in Data Science oder KI einsteigen wollen
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die ihr Tätigkeitsfeld um ML erweitern möchten
• Analysten und BI-Fachleute, die datengetriebene Modelle selbst erstellen wollen
• Studienabgänger aus MINT-Fächern, die praktisches ML-Handwerk erlernen
• Berufswechslerinnen und -wechsler, die eine Umschulung in Richtung Data Science anstreben

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt und verbindet strukturierte Lehreinheiten mit ausgedehnten Praxisphasen in Jupyter Notebooks. Jede neue Technik wird zunächst anhand einfacher Beispiele eingeführt, dann in komplexeren Anwendungsszenarien vertieft und schließlich im Praxisprojekt selbstständig angewendet. Trainer begleiten die Laborphasen intensiv und ermutigen die Teilnehmenden, eigene Experimente durchzuführen und Fehler als Lernchance zu nutzen. Ergänzende Online-Materialien stehen rund um die Uhr zur Verfügung.

Die Weiterbildung erstreckt sich typischerweise über mehr als eine Woche bis zu einem Monat. Im Vollzeitformat werden die Inhalte kompakt vermittelt, während Teilzeitvarianten die Weiterbildung berufsbegleitend ermöglichen. Individuelle Startzeitpunkte sind auf Anfrage verfügbar.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Lehrgangszertifikat, das die erworbenen Kompetenzen im Bereich Machine Learning mit Python dokumentiert. Darüber hinaus bereitet der Kurs auf international anerkannte Zertifizierungen vor, die die Expertise gegenüber Arbeitgebern nachweisen. Das persönliche Projekt-Portfolio aus den Praxisphasen dient als konkreter, vorzeigbarer Kompetenznachweis.

Machine Learning ist eine der gefragtesten Kompetenzen auf dem deutschen und europäischen Arbeitsmarkt. Unternehmen in nahezu jeder Branche – von der Fertigung über den Finanzsektor bis zur Gesundheitsversorgung – suchen Fachleute, die aus Daten verwertbare Erkenntnisse gewinnen und prädiktive Modelle entwickeln können. Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein direkt einsetzbares Werkzeugset und kann sofort an realen Projekten mitwirken. Besonders wertvoll ist die Kombination aus theoretischem Verständnis und praktischer Implementierungskompetenz. Viele Online-Kurse vermitteln entweder nur Klickpfade in automatisierten Tools oder nur abstrakte Theorie. Dieser Kurs schließt diese Lücke: Die Teilnehmenden verstehen, warum ein Algorithmus so funktioniert, und können ihn gleichzeitig sauber implementieren und debuggen. Das macht den Unterschied zwischen einem Anwender und einem echten Experten. Bei AZAV-zertifizierten Trägern kann die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters gefördert werden. Auch Förderungen im Rahmen des Qualifizierungschancengesetzes, der beruflichen Rehabilitation oder der Deutschen Rentenversicherung sind je nach individueller Situation möglich. Eine frühzeitige Klärung der Fördermöglichkeiten sichert die Finanzierung und ermöglicht einen reibungslosen Start.