Python für Data Science: ML & Visualisierung – Kurs

Dieser Kurs führt in die praktische Arbeit als Data Scientist:in mit Python ein und deckt den gesamten Weg von der Datenbereinigung über maschinelles Lernen bis zur verständlichen Visualisierung von Ergebnissen ab. Die Teilnehmenden lernen, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu importieren und aufzubereiten, überwachte und unüberwachte Lernverfahren anzuwenden und Analyseergebnisse mit Matplotlib und Seaborn so darzustellen, dass sie auch für Nicht-Fachpublikum verständlich werden.

Modul 1 – Datenimport und Datenbereinigung mit Python Jede Datenanalyse steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Dieses Modul vermittelt, wie Daten aus verschiedenen Quellen zuverlässig importiert und für die weitere Analyse vorbereitet werden.

• Import von Daten aus unterschiedlichen Dateiformaten und Quellen
• Erkennung fehlender Werte, Ausreißer und inkonsistenter Einträge
• Bereinigung und Vereinheitlichung von Datensätzen
• Transformation von Rohdaten in strukturierte DataFrames
• Umgang mit unterschiedlichen Datentypen innerhalb eines Datensatzes
• Vorbereitung bereinigter Daten für die weitere statistische Analyse

Modul 2 – Explorative Datenanalyse und statistische Zusammenhänge Bevor Modelle trainiert werden, müssen die Daten selbst verstanden sein. Dieses Modul vermittelt, wie sich Strukturen, Muster und Zusammenhänge in einem Datensatz systematisch aufdecken lassen.

• Nutzung von Listen, Dictionaries und DataFrames zur Organisation von Analysedaten
• Deskriptive Statistik zur ersten Einschätzung eines Datensatzes
• Erkennung von Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen
• Identifikation von Verteilungsmustern in den Daten
• Aufdecken von Auffälligkeiten, die auf Datenqualitätsprobleme hindeuten
• Ableitung erster Hypothesen aus der explorativen Analyse

Modul 3 – Maschinelles Lernen: Überwachtes und unüberwachtes Lernen Im Kern des Kurses steht die Anwendung gängiger Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Die Teilnehmenden lernen, wann welches Lernverfahren sinnvoll ist und wie es konkret umgesetzt wird.

• Grundprinzip und Einsatzgebiete von überwachtem Lernen
• Grundprinzip und Einsatzgebiete von unüberwachtem Lernen
• Aufbau und Training von Regressionsmodellen für kontinuierliche Zielgrößen
• Aufbau und Training von Klassifikationsmodellen für kategoriale Zielgrößen
• Anwendung von Clustering-Verfahren zur Gruppierung unbeschrifteter Daten
• Bewertung der Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen

Modul 4 – Hyperparameter-Tuning und Modelloptimierung Ein trainiertes Modell ist selten von Anfang an optimal eingestellt. Dieses Modul zeigt, wie sich die Leistung von Modellen durch systematische Anpassung ihrer Parameter verbessern lässt.

• Bedeutung von Hyperparametern für unterschiedliche Modelltypen
• Systematische Suche nach geeigneten Parameterkombinationen
• Vermeidung von Überanpassung durch geeignete Validierungsstrategien
• Vergleich mehrerer Modellvarianten anhand einheitlicher Kriterien
• Iterative Verbesserung eines Modells auf Basis der Validierungsergebnisse
• Dokumentation des Optimierungsprozesses für Nachvollziehbarkeit

Praxisteil – Datenvisualisierung und Kommunikation von Ergebnissen

• Aufbau aussagekräftiger Diagramme mit Matplotlib für unterschiedliche Datentypen
• Einsatz von Seaborn zur Darstellung komplexer statistischer Zusammenhänge
• Gestaltung von Dashboards zur Zusammenfassung mehrerer Analyseergebnisse
• Visualisierung von Modellvorhersagen im Vergleich zu tatsächlichen Werten
• Darstellung von Clustering-Ergebnissen in verständlichen Grafiken
• Aufbereitung von Analyseergebnissen für ein fachfremdes Publikum
• Formulierung datengetriebener Erkenntnisse in klarer, verständlicher Sprache
• Kombination mehrerer Visualisierungen zu einer zusammenhängenden Analysegeschichte
• Kritische Prüfung eigener Visualisierungen auf Verständlichkeit und Aussagekraft
• Anwendung von Datenanalyse und Visualisierung auf einen eigenen Beispieldatensatz
• Interpretation der eigenen Analyseergebnisse im fachlichen Kontext
• Präsentation eines vollständigen Analyseprojekts von der Datenbereinigung bis zur Visualisierung

Der Kurs führt die Teilnehmenden konsequent entlang des vollständigen Data-Science-Workflows: von unsauberen Rohdaten über die Modellbildung bis zur verständlichen Kommunikation der Ergebnisse. Diese durchgängige Perspektive unterscheidet ihn von Kursen, die sich nur auf einzelne Teilschritte wie reine Modellierung konzentrieren.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus verschiedenen Berufsfeldern, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen. Besonders geeignet ist er für alle, die den Schritt von reiner Datenaufbereitung hin zu modellbasierten Vorhersagen gehen möchten.

• Berufstätige mit Interesse an einem Wechsel in datenanalytische Tätigkeitsfelder
• Personen mit erster Python-Erfahrung, die maschinelles Lernen ergänzen möchten
• Quereinsteiger:innen mit Affinität zu Statistik und Datenauswertung
• Fachkräfte, die Analyseergebnisse künftig auch visuell aufbereiten sollen
• Mitarbeitende, die datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für ihr Unternehmen erarbeiten möchten

Der Kurs verbindet die Vermittlung von Data-Science-Konzepten mit durchgehender praktischer Arbeit an Beispieldatensätzen im Hybrid-Learning-Format. Die Teilnehmenden bereiten Daten zunächst selbst auf, bevor sie darauf aufbauend Modelle trainieren, bewerten und optimieren – der zeitliche Rahmen bewegt sich meist in Vollzeit, teils sind auch Teilzeit-Varianten verfügbar.

Der Kurs behandelt den vollständigen Ablauf von Datenimport über maschinelles Lernen bis zur Visualisierung in überwiegend vollzeitlicher, teils auch teilzeitlicher Form im Hybrid-Learning-Format. Der Umfang ist so bemessen, dass sowohl die technische Modellbildung als auch die verständliche Aufbereitung der Ergebnisse ausreichend Raum erhalten.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat „Python programmieren als Data Scientistin: Datenanalyse und maschinelles Lernen" ab, bei manchen Anbietern ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifikation, die die erworbenen Kompetenzen in Datenanalyse und maschinellem Lernen mit Python dokumentiert.

Wer in die Datenanalyse einsteigen möchte, braucht mehr als die Fähigkeit, ein Modell zu trainieren – entscheidend ist der gesamte Weg von unsauberen Rohdaten bis zu verständlich kommunizierten Ergebnissen. Genau diesen vollständigen Workflow bildet der Kurs ab, statt sich auf einen einzelnen Teilschritt zu beschränken. Besonders wertvoll ist die Kombination aus überwachten und unüberwachten Lernverfahren mit systematischem Hyperparameter-Tuning, da viele Einsteiger:innen zwar ein erstes Modell trainieren können, aber Schwierigkeiten haben, dessen Leistung gezielt zu verbessern. Wer diesen Optimierungsschritt beherrscht, hebt sich von reinen Modell-Anwender:innen ab. Der starke Fokus auf Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn sorgt zudem dafür, dass Absolvent:innen ihre Analyseergebnisse nicht nur technisch korrekt erzeugen, sondern auch so aufbereiten können, dass Fachabteilungen und Entscheidungsträger:innen sie tatsächlich verstehen und nutzen.