Python for Data Analytics and Machine Learning

Python hat sich in den vergangenen Jahren zur wichtigsten Programmiersprache im Bereich Datenanalyse und maschinelles Lernen entwickelt. Diese Weiterbildung vermittelt Ihnen sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Fähigkeiten in Python, die Sie befähigen, reale Datensätze zu analysieren, zu visualisieren und mittels lernender Algorithmen wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Der Kurs ist in mehreren Durchführungsformen verfügbar – als Combined Learning mit flexiblen Präsenz- und Online-Anteilen oder als reines Online-Seminar – und dauert in der Regel zwischen einem und drei Monaten. Er richtet sich an Personen, die in der wachsenden Welt der Datenberufe Fuß fassen oder ihre bestehenden analytischen Kenntnisse systematisch ausbauen wollen.

Modul 1: Python-Grundlagen und Datenstrukturen In diesem ersten Block legen Sie das programmiertechnische Fundament für alle weiteren Kursabschnitte. Sie lernen die Syntax und die wichtigsten Sprachkonstrukte von Python kennen und verstehen, wie Daten in verschiedenen Datentypen und Strukturen organisiert werden. Praxisübungen sichern das Verständnis ab, bevor es in die datenspezifischen Bibliotheken geht.

• Installation und Einrichtung der Python-Entwicklungsumgebung (Anaconda, Jupyter Notebook)
• Grundlegende Datentypen: int, float, string, bool
• Listen, Tupel, Dictionaries und Sets
• Kontrollstrukturen: Schleifen und Bedingungsanweisungen
• Funktionen, Module und objektorientierte Grundkonzepte
• Fehlerbehandlung und Debugging-Techniken

Modul 2: Datenmanipulation mit Pandas und statistische Analyse Pandas ist das zentrale Werkzeug für die tabellarische Datenverarbeitung in Python. In diesem Modul arbeiten Sie mit echten Datensätzen, lernen typische Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben, und wenden statistische Analysemethoden an, die die Basis für spätere Modellierungsschritte bilden.

• DataFrames und Series: Erstellen, Laden und Speichern
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate, Datentyp-Konvertierungen
• Aggregieren, Gruppieren und Pivotieren von Datensätzen
• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Quantile
• Korrelationsanalysen und Interpretation von Zusammenhängen
• Zeitreihenoperationen und Resampling

Modul 3: Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn Aussagekräftige Visualisierungen sind der Schlüssel zur Kommunikation von Analyseergebnissen. Dieses Modul vermittelt Ihnen, wie Sie Daten grafisch darstellen, Muster sichtbar machen und professionelle Abbildungen für Berichte und Präsentationen erstellen.

• Grundlegende Diagrammtypen: Linien-, Balken-, Streu- und Kreisdiagramme mit Matplotlib
• Statistische Grafiken mit Seaborn: Heatmaps, Boxplots, Violinplots, Pairplots
• Anpassung von Achsen, Legenden, Farben und Layouts
• Mehrteilige Diagramme (Subplots) und Abbildungsexport
• Interaktive Visualisierungen als Ergänzung
• Visualisierungsstrategien für explorative Datenanalyse

Modul 4: Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn Im Kernmodul des Kurses lernen Sie die gängigsten Algorithmen des maschinellen Lernens kennen und anwenden. Scikit-Learn bietet eine einheitliche API, die den Einstieg erleichtert und zugleich professionellen Einsatz ermöglicht. Sie durchlaufen den vollständigen Modellierungszyklus von der Datenvorbereitung bis zur Bewertung des fertigen Modells.

• Übersicht über überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Datenvorbereitung: Normalisierung, Skalierung, Encoding kategorischer Variablen
• Lineare und logistische Regression
• Entscheidungsbäume und Random Forests
• Gradient Boosting (z. B. XGBoost/scikit-learn GradientBoosting)
• Support Vector Machines für Klassifikationsaufgaben
• K-Means-Clustering und Dimensionsreduktion mit PCA
• Trainings- und Testdaten-Aufteilung sowie Kreuzvalidierung
• Evaluierungsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, RMSE
• Hyperparameter-Optimierung mit GridSearchCV und RandomizedSearchCV
• Feature Importance und Modellinterpretierbarkeit
• Pipelines in Scikit-Learn für reproduzierbare Workflows

Am Ende des Kurses wenden Sie das Gelernte in einem integrierten Abschlussprojekt an, in dem Sie einen vollständigen Datenanalyseprozess von der Datenaufnahme bis zur Ergebnispräsentation selbständig durchlaufen. Dabei setzen Sie eigene Schwerpunkte und verknüpfen Visualisierung, Statistik und maschinelles Lernen zu einem kohärenten Ergebnis. Die Kursstruktur sieht regelmäßige Übungseinheiten und Praxisaufgaben vor, die unmittelbar auf den jeweiligen Lehrstoff folgen. Didaktisch wird auf einen Mix aus geführten Demonstrationen, betreuten Coding-Übungen und eigenständiger Problemlösung gesetzt, sodass der Transfer in die berufliche Praxis erleichtert wird.

Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die Python und maschinelles Lernen beruflich einsetzen wollen und nach einer strukturierten Einführung suchen, die über oberflächliche Tutorials hinausgeht.

• Berufseinsteiger und Quereinsteiger, die eine datenorientierte Karriere anstreben
• Analytiker, Controllern oder Fachkräfte aus kaufmännischen Bereichen, die ihre Arbeit mit Python-Automatisierung und Datenauswertung modernisieren wollen
• Softwareentwickler, die ihr Portfolio in Richtung Data Science erweitern möchten
• Studierende der MINT-Fächer, die praktische ML-Kenntnisse für Abschlussarbeiten oder den Berufseinstieg benötigen
• IT-Fachkräfte, die von klassischer Administration oder Entwicklung in datenintensive Rollen wechseln möchten

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning angeboten, das heißt, er verbindet synchrone Online-Sitzungen mit betreuten Lehrphasen mit selbstgesteuerten Lernphasen und asynchronem Material. Zusätzlich gibt es Durchführungen als reines Online-Seminar. Die Betreuung durch erfahrene Trainer stellt sicher, dass Fragen zeitnah beantwortet und individuelle Hürden überbrückt werden. Praxisaufgaben und Projekte strukturieren den Lernfortschritt und ermöglichen eine kontinuierliche Festigung des Stoffs. Auf Wunsch ist eine Teilzeit-Durchführung möglich; individuelle Startzeitpunkte können mit dem Anbieter abgestimmt werden.

Die Weiterbildung dauert in der Regel zwischen einem und drei Monaten, abhängig von der gewählten Durchführungsform (Vollzeit oder Teilzeit) und dem individuellen Lernplan. Vollzeit-Kurse sind kompakter und ermöglichen einen schnelleren Abschluss; Teilzeit-Varianten erlauben die Kombination mit einer bestehenden Beschäftigung. Die genaue Stundenzahl sowie die Wochenstundenplanung werden im Beratungsgespräch vor Kursbeginn festgelegt. Flexible Start- und Teilzeitoptionen ermöglichen eine Anpassung an persönliche Lebensumstände.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Anbieters New Horizons. Diese Zertifikate bestätigen Ihre erworbenen Kompetenzen in Python-Programmierung, Datenanalyse und maschinellem Lernen gegenüber potenziellen Arbeitgebern. Der Kurs bereitet zudem gezielt auf weiterführende, international anerkannte Zertifizierungsprüfungen in den Bereichen Datenanalyse und maschinelles Lernen vor.

Die Nachfrage nach qualifizierten Datenanalysten und Machine-Learning-Fachkräften übersteigt in Deutschland und international das Angebot bei Weitem. Wer Python-Kenntnisse mit dem Verständnis für maschinelle Lernverfahren kombiniert, positioniert sich in einem der am schnellsten wachsenden Berufsfelder der digitalen Wirtschaft. Mit dem Abschluss dieser Weiterbildung verfügen Sie über ein handfestes technisches Kompetenzprofil, das von Unternehmen in nahezu allen Branchen – Industrie, Handel, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und öffentlichem Sektor – gesucht wird. Der Kurs ist bei AZAV-zertifizierten Trägern in der Regel über einen Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Darüber hinaus kommen je nach persönlicher Situation weitere Förderinstrumente in Betracht, darunter das Qualifizierungschancengesetz für Beschäftigte, Leistungen der Deutschen Rentenversicherung zur beruflichen Rehabilitation oder die Berufsförderung der Bundeswehr. Das individuelle Beratungsgespräch klärt, welche Förderung in Ihrer Situation greift, und unterstützt Sie bei den erforderlichen Antragsschritten. Zusätzlich zum Kompetenzerwerb bieten viele Anbieter Unterstützung bei der Überarbeitung von Bewerbungsunterlagen und der Jobsuche während der Schulung. So erhalten Sie nicht nur das nötige fachliche Rüstzeug, sondern auch praxisnahe Orientierung für den nächsten Karriereschritt – ob Sie als Datenanalyst, Data Engineer, Business Intelligence Spezialist oder Machine Learning Engineer einsteigen oder aufsteigen möchten.