Python-ML-Einstiegskurs: Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, ML-Algorithmen (Regression, Decision Trees, K-Means, Neural Networks) mit scikit-learn.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Wer Python kennt und in die Welt des maschinellen Lernens einsteigen will, braucht ein solides Verständnis der ML-Grundlagen plus Praxis mit den Standard-Bibliotheken. Dieser Kurs ist die Brücke zwischen reiner Python-Programmierung und produktiver ML-Arbeit. Block Python-Refresher mit ML-Fokus: Datenstrukturen (Lists, Tuples, Dicts), Funktionen, Klassen, List Comprehensions, Lambda-Funktionen — alles aus ML-Perspektive. Block NumPy für numerische Daten: ndarray-Operationen, Vectorization statt Loops, Broadcasting, lineare Algebra (Matrix-Multiplikation, Determinanten, Eigenwerte), Random-Number-Generation für Stichproben. Block Pandas für Daten-Vorverarbeitung: DataFrames laden (CSV, Excel, SQL), Inspektion (info, describe, head, tail, sample), Cleaning (Missing Values mit fillna/dropna/imputation, Duplikate, Typ-Konvertierung), Feature-Selection und Feature-Engineering (One-Hot Encoding, Label Encoding, Binning, Polynomial Features, Scaling), GroupBy für Aggregation, Merge/Join für mehrere Datenquellen. Block Matplotlib & Seaborn für Visualisierung: Datenverteilungen (Histograms, Boxplots), Korrelationen (Heatmaps, Scatter Plots, Pair Plots), Modell-Performance (ROC-Curves, Confusion Matrix als Heatmap, Learning Curves). Block Machine Learning mit scikit-learn — Grundlagen: Estimator-API (.fit, .predict, .score), Train/Test-Split, Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV. Algorithmen: Lineare Regression (für kontinuierliche Targets), Logistische Regression (für Binär-Klassifikation), Decision Trees (interpretierbar, neigt zu Overfitting), Random Forest (Ensemble von Trees, robust), K-Nearest Neighbors (KNN, instance-based), Support Vector Machines (SVM, gut bei kleinen Datensätzen), K-Means Clustering (unüberwacht), Principal Component Analysis (PCA, Dimensionalitäts-Reduktion). Block Neuronale Netze — Einführung: Perzeptron, Mehrschicht-Perzeptron, Backpropagation konzeptionell, scikit-learn MLPClassifier, Brücke zu TensorFlow/PyTorch in Folgekursen. Block Model-Evaluation: Klassifikations-Metriken (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC), Regressions-Metriken (MAE, MSE, RMSE, R²), Bias/Variance-Trade-off.
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.
Logische Fortsetzung: Deep Learning mit TensorFlow oder PyTorch, NLP, Computer Vision oder MLOps (Model-Deployment).
Grundlagen ja (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Korrelation). Tiefere Statistik (Bayes'sche Inferenz, Hypothesen-Tests) ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Für viele Anwendungsfälle ja (klassische ML, kleinere Datensätze). Für Deep Learning, sehr große Datensätze oder Production-Pipelines kommen TensorFlow/PyTorch und MLOps-Tools dazu.
Ja, AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG und 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.