Python lernen für Machine Learning und KI – Kurs

Dieser Kurs vermittelt Python gezielt als Werkzeug für Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Statt Programmierung als Selbstzweck zu behandeln, steht durchgehend die Frage im Vordergrund, wie Daten beschafft, aufbereitet und in trainierbare Modelle überführt werden. Von der SQL-Abfrage über die objektorientierte Modellstruktur bis zum trainierten Machine-Learning-Modell durchlaufen die Teilnehmenden die typische Kette einer datenbasierten Analyse.

Der Kurs orientiert sich am typischen Ablauf eines Machine-Learning-Projekts und gliedert sich in vier Themenblöcke, die aufeinander aufbauen. Im Modul SQL und Datenzugriff für Machine Learning steht die Beschaffung der Datengrundlage im Mittelpunkt, die jedem Machine-Learning-Projekt vorausgeht.

• SQL-Grundlagen zur gezielten Abfrage relationaler Datenbanken
• Selektion, Filterung und Aggregation von Daten für Analysezwecke
• Verbindung von SQL-Abfragen mit Python zur Weiterverarbeitung der Ergebnisse
• Aufbereitung großer Datenmengen für den Einsatz in Machine-Learning-Pipelines
• Erkennung und Behandlung unvollständiger oder fehlerhafter Datensätze
• Kombination mehrerer Datenquellen für eine konsistente Datenbasis

Das Modul Objektorientierte Modellierung für ML-Anwendungen überträgt die Prinzipien der objektorientierten Programmierung gezielt auf den Machine-Learning-Kontext.

• Klassen zur Kapselung von Datensätzen, Modellen und Trainingslogik
• Aufbau wiederverwendbarer Code-Strukturen für unterschiedliche ML-Anwendungsfälle
• Trennung von Datenverarbeitung, Modelltraining und Auswertung in eigenen Klassen
• Nutzung von Vererbung, um verschiedene Modellvarianten strukturiert zu verwalten
• Organisation eines Machine-Learning-Projekts über mehrere zusammenhängende Klassen
• Vorteile objektorientierter Strukturierung gegenüber unstrukturiertem Analyse-Code

Im zentralen Modul Machine Learning mit Python werden die Kernkonzepte des maschinellen Lernens erarbeitet und praktisch angewendet.

• Grundprinzipien des Trainierens von Machine-Learning-Modellen
• Auswahl geeigneter Algorithmen für unterschiedliche Aufgabenstellungen
• Aufteilen von Daten in Trainings- und Testdatensätze
• Optimierung von Modellen anhand von Trainingsergebnissen
• Erstellung von Vorhersagen auf Basis trainierter Modelle
• Einordnung und Interpretation von Modellergebnissen im fachlichen Kontext

Das Modul Praktische Anwendung und Analyseprozesse verbindet die vorherigen Module zu einem durchgängigen Ablauf von der Datenbank bis zur Modellvorhersage.

• Aufbau eines vollständigen Analyseprozesses von der SQL-Abfrage bis zur Vorhersage
• Zusammenspiel von Datenaufbereitung, Modellierung und Training in einem Projekt
• Bewertung, wie gut ein trainiertes Modell auf neuen Daten funktioniert
• Anpassung der Datenaufbereitung auf Basis der Modellergebnisse
• Dokumentation der einzelnen Analyseschritte für Nachvollziehbarkeit
• Übertragung des erlernten Ablaufs auf andere Datensätze und Fragestellungen

In einem durchgehenden Praxisteil wenden die Teilnehmenden die vier Module gemeinsam auf konkrete, datenbasierte Aufgabenstellungen an, sodass am Ende ein vollständiger, nachvollziehbarer Analyseweg entsteht – von der ersten SQL-Abfrage bis zur Vorhersage eines eigenen Modells.

• Formulierung von SQL-Abfragen zur Gewinnung einer Trainingsdatenbasis
• Bereinigung und Aufbereitung realitätsnaher Datensätze
• Entwurf einer Klassenstruktur zur Kapselung eines Machine-Learning-Modells
• Training eines einfachen Modells anhand vorbereiteter Daten
• Bewertung der Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen
• Optimierung eines Modells durch Anpassung von Parametern
• Erstellung von Vorhersagen für neue, ungesehene Daten
• Vergleich unterschiedlicher Modellansätze für dieselbe Fragestellung
• Aufbau eines kleinen, objektorientiert strukturierten ML-Projekts
• Nachvollziehbare Dokumentation des gesamten Analyseprozesses
• Fehlersuche bei unerwarteten Modellergebnissen
• Präsentation der eigenen Analyse- und Modellierungsergebnisse

Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden einen vollständigen Machine-Learning-Prozess eigenständig durchführen: von der Datenbeschaffung per SQL über die objektorientierte Strukturierung bis zum trainierten, bewerteten Modell. Damit ist die Grundlage gelegt, um sich im Anschluss vertiefend mit spezialisierten Machine-Learning-Bibliotheken oder komplexeren KI-Verfahren zu beschäftigen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Python gezielt als Werkzeug für Datenanalyse, Machine Learning und Künstliche Intelligenz einsetzen möchten, weniger an solche, die vorrangig klassische Softwareentwicklung anstreben.

• Arbeitssuchende und Wiedereinsteiger:innen mit Interesse an Datenanalyse und KI
• Quereinsteiger:innen, die sich in Richtung Data Science oder Machine Learning orientieren möchten
• Mitarbeitende von Unternehmen, die für datengetriebene Aufgaben qualifiziert werden sollen
• Personen mit Interesse an den Grundlagen Künstlicher Intelligenz, die praxisnah in Python arbeiten möchten
• Teilnehmende, die den Weg von der Datenbankabfrage bis zum Machine-Learning-Modell konkret nachvollziehen wollen

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und verbindet Präsenz- mit Onlinephasen, sodass die Verbindung von Theorie – etwa zu Machine-Learning-Konzepten – und praktischer Umsetzung in Python durchgehend gegeben ist. Er läuft in Vollzeit, was eine intensive, zusammenhängende Auseinandersetzung mit dem gesamten Weg von der Datenabfrage bis zum trainierten Modell ermöglicht. Theoretische Einheiten zu Machine-Learning-Grundlagen wechseln sich unmittelbar mit praktischen Übungen an realitätsnahen Datensätzen ab, sodass Konzepte nicht abstrakt bleiben, sondern direkt am Modellergebnis überprüft werden.

Der Kurs ist als Vollzeit-Weiterbildung angelegt und führt die Teilnehmenden in einem zusammenhängenden Zeitraum durch den vollständigen Weg von SQL-Datenzugriff über objektorientierte Modellierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell. Das Vollzeitformat erlaubt es, die einzelnen Schritte einer Machine-Learning-Pipeline ohne große zeitliche Lücken zu durchlaufen, was gerade beim Verständnis von Trainings- und Optimierungsprozessen von Vorteil ist. Die hybride Organisation kombiniert dabei Phasen intensiver Betreuung mit Zeiten für eigenständiges Üben an den Modellen.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das je nach Anbieter mit einer Abschlussprüfung verbunden ist, in der die erworbenen Kenntnisse zu Python, SQL und Machine Learning praktisch nachgewiesen werden. Es handelt sich um einen Nachweis des Kursanbieters über die vermittelten Kompetenzen, nicht um eine herstellerseitige KI- oder Data-Science-Zertifizierung.

Machine Learning wird in vielen Kursen isoliert vermittelt, als würden Trainingsdaten einfach vorliegen. Dieser Kurs setzt bewusst früher an: bei der SQL-Abfrage, mit der reale Datenbestände überhaupt erst zugänglich werden. Wer diesen ersten Schritt beherrscht, versteht Machine Learning nicht als abstrakte Blackbox, sondern als Ende einer nachvollziehbaren Kette – von der Datenbank über die Datenaufbereitung bis zur Vorhersage. Die objektorientierte Modellierung, die im Kurs durchgängig mitgeführt wird, unterscheidet diesen Ansatz von rein experimentellen Skript-Ansätzen: Wer Machine-Learning-Logik in klar abgegrenzten Klassen kapselt, kann Modelle leichter austauschen, vergleichen und in größere Anwendungen integrieren. Das ist genau die Struktur, die in professionellen Data-Science- und KI-Teams erwartet wird, in denen einzelne Analyseskripte selten ausreichen. Für den Einstieg in Berufe wie Data Scientist, Machine Learning Engineer oder Data Analyst zählt am Ende weniger, ob man einen einzelnen Algorithmus beim Namen kennt, sondern ob man den gesamten Weg von der Rohdatenabfrage bis zur validierten Vorhersage selbstständig gehen kann. Genau diese Fähigkeit, Daten zu beschaffen, sauber zu strukturieren und in ein funktionierendes Modell zu überführen, steht im Zentrum dieses Kurses und unterscheidet ihn von reinen Python- oder reinen Theoriekursen zu Künstlicher Intelligenz.