Python for Machine Learning – NumPy, Pandas, scikit-learn

Maschinelles Lernen gehört zu den gefragtesten Kompetenzen am digitalen Arbeitsmarkt. Diese Weiterbildung vermittelt praxisorientiert, wie Python und seine führenden Data-Science-Bibliotheken eingesetzt werden, um reale Datensätze zu laden, zu bereinigen, zu analysieren und anschließend mit bewährten ML-Algorithmen auszuwerten. Der Bogen spannt sich von den Grundlagen der Python-Programmierung über Datenvorverarbeitung und Feature Engineering bis zu überwachten und unüberwachten Lernverfahren sowie neuronalen Netzen. Durch die konsequente Kombination aus Theorie und praktischen Übungen sind die Teilnehmerinnen und Teilnehmer am Ende der Handlungsschritt in der Lage, eigenständige Machine-Learning-Projekte umzusetzen.

Das Modul Python-Grundlagen und Datenverarbeitung legt das programmatische Fundament für alle nachfolgenden Machine-Learning-Themen. Die Teilnehmenden frischen ihre Python-Kenntnisse auf oder bauen sie neu auf, bevor sie sich der datenintensiven Arbeit mit NumPy und Pandas widmen. Besonderes Gewicht liegt auf effizienter Vektorisierung und der Handhabung großer tabellarischer Datensätze.

• Python-Syntax, Datentypen und objektorientierte Grundkonzepte
• NumPy: Arrays, Indexierung, Broadcasting und lineare Algebra
• Pandas: Series, DataFrames, Einlesen von CSV/Excel, Merge und GroupBy
• Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate und Ausreißer behandeln
• Descriptive Statistics und erste Explorations-Analysen
• Matplotlib: Grunddiagramme, Subplots und Anpassung für Berichte

Das Modul Feature Engineering und Modellvorbereitung zeigt, wie Rohdaten in ML-taugliche Merkmale überführt werden. Die Teilnehmenden lernen, numerische und kategorische Variablen korrekt zu transformieren, korrelierte Merkmale zu reduzieren und Trainings- sowie Testmengen sauber zu trennen.

• One-Hot-Encoding und Label-Encoding für kategorische Variablen
• Standardisierung und Normalisierung mit StandardScaler und MinMaxScaler
• Merkmalsauswahl durch Korrelationsanalyse und Varianz-Threshold
• Dimensionsreduktion mit PCA (Principal Component Analysis)
• Stratifiziertes Train-Test-Split und Cross-Validation-Strategien
• Pipeline-Konzept in scikit-learn für reproduzierbare Vorverarbeitung

Das Modul Überwachte und unüberwachte Lernverfahren bildet den methodischen Kern der Weiterbildung. Alle Algorithmen werden zunächst konzeptionell erläutert und dann an praxisnahen Datensätzen implementiert. Evaluierungsmetriken und Hyperparameter-Tuning werden dabei als integrale Bestandteile vermittelt, nicht als nachgelagerte Optimierungsschritte.

• Lineare Regression: Kostenfunktion, Gradientenabstieg und Interpretation der Koeffizienten
• Logistische Regression und Entscheidungsgrenzen für Klassifikationsaufgaben
• Entscheidungsbäume und Random Forests: Baum-Tiefe, Feature Importance
• Support Vector Machines: Grundprinzip und Kernel-Trick
• K-Means-Clustering: Elbow-Methode und Silhouetten-Analyse
• Evaluierungsmetriken: RMSE, MAE, Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC

Praxismodul und Abschlussprojekt: In diesem Block setzen die Teilnehmenden das Gelernte an einem vollständigen Datenprojekt um – von der Rohdatenaufnahme bis zur Modelldokumentation.

• Datenprojekt planen: Fragestellung, Datenquellen und Erfolgskriterien definieren
• Explorative Datenanalyse (EDA) vollständig durchführen und dokumentieren
• Feature-Engineering-Pipeline bauen und testen
• Mindestens zwei Algorithmen vergleichen und den besten auswählen
• Hyperparameter mit GridSearchCV optimieren
• Modell mit Kreuzvalidierung final bewerten
• Neuronales Netz als Vergleichsmodell explorativ trainieren
• Ergebnisse in Matplotlib-Grafiken visualisieren
• Kurzbericht für technische und nicht-technische Zielgruppen erstellen
• Peer-Review: Feedback zu Code-Qualität und Reproduzierbarkeit geben
• Lessons-Learned-Rückschau und Identifikation nächster Lernschritte
• Vorbereitung auf die abschließende Zertifizierungsprüfung

Das Abschlussprojekt ist so angelegt, dass es als Portfolio-Stück für Bewerbungen genutzt werden kann. Die strukturierte Dokumentation folgt professionellen Datenprojekt-Standards und vermittelt den Teilnehmenden ein Gespür dafür, wie Machine-Learning-Arbeit in Unternehmensumgebungen kommuniziert wird.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die im Daten- und KI-Bereich Fuß fassen oder bestehende Kenntnisse systematisch vertiefen möchten. Quereinsteiger mit Affinität zu Zahlen und erste Programmiererfahrungen finden hier einen strukturierten Einstieg.Mathematische Grundkenntnisse in Statistik und linearer Algebra sind von Vorteil, da sie das Verständnis der Algorithmen vertiefen. Für die Prüfungsvorbereitung und Zertifizierungsunterlagen sind Grundkenntnisse in Englisch hilfreich. Vor Seminarbeginn findet ein individuelles Vorgespräch statt, das den passenden Einstiegspunkt und Lernplan klärt.

Die Weiterbildung wird überwiegend im Combined-Learning-Format durchgeführt: Theorieinputs wechseln sich mit Coding-Übungen, geleiteten Laboraufgaben und Projekt-Reviews ab. Musterprüfungen und Wiederholungseinheiten sind in den Ablauf integriert. Auf Wunsch ist ein reines Online-Seminarformat möglich. Programmierumgebungen werden zu Beginn der Handlungsschritt eingerichtet, sodass technische Hürden frühzeitig beseitigt werden. Ein individueller Lernplan stellt sicher, dass das Tempo zum Vorwissen der Teilnehmenden passt.

Die typische Dauer liegt zwischen mehr als einer Woche und einem Monat, je nach gewähltem Format und Tempo. In Vollzeit kann die Handlungsschritt kompakter absolviert werden, im Teilzeitmodell erstreckt sie sich über einen längeren Zeitraum. Übungszeiten und eigenständiges Lernen sind im Gesamtrahmen berücksichtigt. Der genaue Stundenumfang wird im Vorgespräch abgestimmt.

Nach Abschluss der Prüfung erhalten die Teilnehmenden ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Trägers. Das Zertifikat belegt die erworbenen Kenntnisse in Python-basiertem maschinellen Lernen und wird von Arbeitgebern im Data-Science- und KI-Umfeld als Qualitätsnachweis anerkannt.

Absolventinnen und Absolventen dieser Weiterbildung sind in der Lage, eigenständig Machine-Learning-Projekte von der Datenbeschaffung bis zur Modellevaluierung umzusetzen. Sie beherrschen die in der Branche meistgenutzten Python-Bibliotheken und können sowohl klassische ML-Algorithmen als auch einfache neuronale Netze praxisnah einsetzen. Damit erfüllen sie die Kernanforderungen vieler Stellenprofile im Data-Science-Umfeld und können im Team mit erfahrenen Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern produktiv mitarbeiten. Für Arbeitssuchende stellt das Zertifikat einen konkreten Qualifikationsnachweis dar, der in Karrieredokumente direkt aufgeführt werden kann. Das im Praxismodul erstellte Portfolio-Projekt gibt in Vorstellungsgesprächen Gesprächsstoff und demonstriert praktische Handlungsfähigkeit jenseits von Theoriepruefungen. Auch Berufstätige profitieren unmittelbar, weil sie das Gelernte sofort in ihre tägliche Arbeit mit Daten integrieren können.