Python OOP mit Zusatzqualifikation ML – Kurs

Diese Weiterbildung führt in die objektorientierte Programmierung mit Python ein und baut darauf eine Zusatzqualifikation in Data Science und Machine Learning auf. Teilnehmende lernen zunächst, eigenständige Python-Skripte zu schreiben und objektorientierte Konzepte anzuwenden, bevor sie sich mit Datenanalyse-Bibliotheken wie pandas und NumPy sowie Machine-Learning-Verfahren mit scikit-learn vertiefen. Ergänzend werden Grundlagen des Deep Learning und neuronaler Netze behandelt, sodass Teilnehmende am Ende in der Lage sind, komplette Analyseprojekte von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis zur grafischen Ergebnisdarstellung selbstständig umzusetzen.

Der erste Themenblock vermittelt die Grundlagen der Python-Programmierung mit besonderem Blick auf objektorientierte Konzepte und eigenständige Skripte. Teilnehmende erarbeiten sich das Rüstzeug, um Programme strukturiert und wiederverwendbar aufzubauen.

• Syntax, Semantik und grundlegende Programmierlogik in Python
• Variablen, Zuweisungen und Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, Zeichenketten
• Kontrollstrukturen mit if, else und elif sowie Schleifen mit for und while
• Definition und Aufruf von Funktionen für wiederverwendbaren Code
• Grundlagen objektorientierter Programmierung: Klassen, Objekte und Methoden
• Aufbau eigenständiger, ausführbarer Python-Skripte (Stand-alone-Skripte)

Im zweiten Block liegt der Fokus auf angewandter Datenverarbeitung und Data Science. Teilnehmende lernen, reale Datensätze mit Python-Bibliotheken zu bearbeiten und für weitere Analysen aufzubereiten.

• Einführung in pandas und die Arbeit mit Dataframes
• Datenreinigung und Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Werten
• Datenvisualisierung als Vorbereitung für Analyse und Modellierung
• Grundlagen der linearen Regression zur Vorhersage kontinuierlicher Werte
• K-nearest-neighbor-Klassifizierung für kategoriale Vorhersageprobleme
• K-Means-Clustering zur Gruppierung unstrukturierter Daten

Der dritte Block vertieft Machine-Learning-Techniken und die praktische Modellentwicklung mit scikit-learn. Teilnehmende lernen den vollständigen Weg von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung kennen.

• Arten des Machine Learning: überwacht, unüberwacht und verstärkendes Lernen
• Datenvorbereitung als entscheidender Schritt vor dem Modelltraining
• Training und Auswahl geeigneter Vorhersagemodelle
• Modellbewertung anhand relevanter Gütekriterien
• Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellleistung
• Ensemble-Learning-Verfahren wie Bagging und Boosting

Der vierte Block führt in Deep Learning und neuronale Netze ein und zeigt praxisnahe Anwendungsfelder auf, ohne den Rahmen einer Zusatzqualifikation zu sprengen. Teilnehmende erhalten einen fundierten Überblick, der auf den vorherigen Blöcken aufbaut.

• Abgrenzung von Machine Learning und Deep Learning
• Aufbau und Funktionsweise neuronaler Netze im Grundprinzip
• Training eines einfachen neuronalen Netzes an einem Beispieldatensatz
• Anwendungsfelder wie Bilderkennung, Objekterkennung und Bildgenerierung
• Grundlegender Umgang mit Frameworks wie TensorFlow.js für Erkennungsaufgaben
• Cloud-basierte Ansätze für rechenintensive Deep-Learning-Anwendungen

Ergänzend dazu setzen Teilnehmende die erlernten Konzepte in praxisnahen Übungen um, die Programmierung, Datenanalyse und Visualisierung miteinander verbinden. Dabei entsteht Schritt für Schritt ein eigenes kleines Analyseprojekt.

• Aufbau eines eigenen Python-Skripts zur Datenaufbereitung
• Visualisierung von Analyseergebnissen mit matplotlib
• Erstellung ergänzender Diagramme und Darstellungen mit seaborn
• Vergleich verschiedener Klassifikationsverfahren an einem gemeinsamen Datensatz
• Training und Bewertung eines eigenen Regressionsmodells
• Anwendung von Clustering-Verfahren auf einen unstrukturierten Beispieldatensatz
• Interpretation von Modellergebnissen und Ableitung von Schlussfolgerungen
• Optimierung eines bestehenden Modells durch Hyperparameter-Anpassung
• Umsetzung eines kleinen neuronalen Netzes für eine Beispielaufgabe
• Zusammenführung von Datenanalyse, Modellierung und Visualisierung in einem Projekt
• Dokumentation der eigenen Vorgehensweise und Ergebnisse
• Vorstellung des eigenen Projekts im Kursverlauf

Die Weiterbildung ist so aufgebaut, dass jeder Themenblock auf dem vorherigen aufbaut: Ohne solide Python-Grundlagen lässt sich Data Science nicht sinnvoll betreiben, und ohne fundierte Data-Science-Kenntnisse bleibt Machine Learning oberflächlich. Der Kurs vermeidet daher isolierte Tool-Häppchen und vermittelt stattdessen einen zusammenhängenden Lernpfad.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Datenanalyse, Softwareentwicklung oder im Bereich Künstliche Intelligenz anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesem Bereich gezielt erweitern möchten.

• Personen mit abgeschlossener Ausbildung oder Studium, die in die Datenanalyse wechseln möchten
• Softwareentwickler:innen, die ihr Python-Wissen um Data Science und Machine Learning erweitern wollen
• Berufserfahrene, die sich in Richtung KI-Entwicklung oder Machine-Learning-Engineering weiterqualifizieren
• Datenanalyst:innen, die ihre Analysen um Machine-Learning-Modelle erweitern möchten

Der Kurs baut die Inhalte konsequent aufeinander auf: von den Python-Grundlagen über Data-Science-Werkzeuge bis zu Machine-Learning- und Deep-Learning-Verfahren. Theoretische Konzepte werden unmittelbar an praktischen Beispielen und eigenen Skripten erprobt, sodass Teilnehmende jeden Schritt direkt im Code nachvollziehen und auf eigene Datensätze übertragen können.

Die Weiterbildung umfasst vier aufeinander aufbauende Themenblöcke von Python-Grundlagen über Data Science und Machine Learning bis zu Deep-Learning-Grundlagen. Der Umfang ergibt sich aus dieser Progression, die sowohl Programmierkompetenz als auch analytisches und modellbezogenes Wissen abdeckt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung ab, die die Zusatzqualifikation in Data Science und Machine Learning gesondert ausweist. Es handelt sich um keine staatlich reglementierte Prüfung, sondern um eine Bescheinigung des Kursanbieters über die erfolgreich absolvierten Kursinhalte.

Der besondere Wert dieser Weiterbildung liegt in ihrem konsequenten Aufbau vom Programmierhandwerk bis zur angewandten Modellierung. Statt Machine Learning isoliert als Tool-Sammlung zu vermitteln, verankert der Kurs jede Methode in soliden Python-Grundlagen und praktischer Datenverarbeitung — ein Vorgehen, das für den späteren Berufsalltag deutlich tragfähiger ist als reines Rezeptwissen. Teilnehmende erwerben damit nicht nur die Fähigkeit, vorgefertigte Machine-Learning-Bibliotheken anzuwenden, sondern verstehen auch, warum bestimmte Verfahren für bestimmte Datenprobleme geeignet sind. Diese Kombination aus Programmierkompetenz und methodischem Verständnis ist besonders wertvoll für alle, die perspektivisch eigenständig Analyseprojekte verantworten möchten. Die Zusatzqualifikation Machine Learning hebt den Kurs zudem über eine reine Python-Einführung hinaus: Teilnehmende verlassen die Weiterbildung mit einem vollständigen Werkzeugkasten, der von der Datenaufbereitung über die Modellbildung bis zur grafischen Ergebnisdarstellung reicht und sich direkt auf eigene berufliche Projekte übertragen lässt.