Statistische Modelle für Data Scientistinnen – Weiterbildung

Dieser Kurs vermittelt statistische Modelle und deren fachliche Interpretation als zentrale Kompetenz für die Arbeit als Data Scientistin. Ausgehend von einer Einführung in Data Science vertiefen sich die Teilnehmenden in Supervised Learning mit Modelltraining, Validierung und Hyperparameteroptimierung sowie in die Verarbeitung von Big Data mit PySpark. Ein besonderer Schwerpunkt liegt darauf, Modellergebnisse nicht nur zu berechnen, sondern auch verständlich zu interpretieren und zu kommunizieren. Den Abschluss bildet ein eigenes Projekt zur Erstellung eines Datenportfolios, in dem die erlernten Fähigkeiten an einem realen Datenprojekt angewendet und dokumentiert werden.

Der Kurs gliedert sich in fünf aufeinander aufbauende Themenblöcke, die von den Data-Science-Grundlagen bis zum eigenen Portfolio-Projekt reichen. Einführung in Data Science: Dieser Block schafft das begriffliche und methodische Fundament.

• Grundlegende Konzepte und Anwendungsbereiche der Data Science
• Einführung in wichtige Tools und Bibliotheken
• Grundlagen der Datenaufbereitung und -analyse

Vertiefung in Supervised Learning: Dieser Block widmet sich der praktischen Entwicklung überwachter Lernmodelle.

• Überwachte Lernalgorithmen und deren Anwendungsbereiche
• Modelltraining und systematische Validierung
• Hyperparameteroptimierung zur Verbesserung der Modellgüte
• Performancebewertung und Vergleich unterschiedlicher Modelle

Modellinterpretation und Big Data mit PySpark: Dieser Block verbindet die Verarbeitung großer Datenmengen mit der verständlichen Interpretation der Ergebnisse.

• Einführung in die Verarbeitung von Big Data mit PySpark
• Skalierbare Datenverarbeitung und -analyse
• Interpretation von Modellergebnissen
• Verständliche Kommunikation statistischer Ergebnisse

Grundlagen des Machine Learning: Dieser Block ordnet die zuvor erlernten Methoden in den größeren Kontext des Machine Learning ein.

• Überblick über verschiedene Machine-Learning-Techniken
• Unterscheidung zwischen überwachten und unüberwachten Methoden
• Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf praktische Problemstellungen

Projekt: Eigenes Datenportfolio: Der abschließende Block bringt die erlernten Fähigkeiten in einem eigenständigen Projekt zusammen.

• Anwendung der erlernten Fähigkeiten in einem realen Datenprojekt
• Dokumentation der Projektergebnisse für das Portfolio
• Aufbereitung der Projekterfahrung als Nachweis der erworbenen Kenntnisse

Die fünf Blöcke sind so angeordnet, dass statistische Methodik und praktische Modellinterpretation von Anfang an zusammen gedacht werden: Supervised Learning liefert die Modelle, PySpark die Fähigkeit, diese auch auf große Datenmengen anzuwenden, und die Interpretation sorgt dafür, dass die Ergebnisse am Ende auch fachlich eingeordnet und kommuniziert werden können. Das abschließende Portfolio-Projekt führt all diese Elemente in einer eigenständigen, dokumentierten Arbeit zusammen. Ein durchgehendes Beispiel begleitet den Kursverlauf: Ausgehend von einem realistischen Datensatz entwickeln die Teilnehmenden zunächst ein einfaches Supervised-Learning-Modell, optimieren dessen Hyperparameter und vergleichen die Performance mit alternativen Modellansätzen. Anschließend wird dieselbe Fragestellung gedanklich auf einen deutlich größeren Datensatz übertragen, der mit PySpark verarbeitet werden müsste, sodass die Teilnehmenden erleben, wie sich Modellierung und Interpretation bei wachsendem Datenvolumen verändern. Am Ende steht die Frage, wie sich die gewonnenen Ergebnisse einer fachfremden Zielgruppe verständlich erklären lassen, ohne die statistische Genauigkeit zu verlieren. Besonderer Wert wird darauf gelegt, dass Modellinterpretation keine reine Formalität am Ende des Prozesses ist, sondern von Beginn an mitgedacht wird: Bereits bei der Auswahl eines Modells wird besprochen, wie gut sich dessen Ergebnisse später erklären lassen, und wie sich diese Erklärbarkeit gegen reine Vorhersagegenauigkeit abwägen lässt – eine Fragestellung, die im Berufsalltag von Data Scientistinnen regelmäßig eine Rolle spielt.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Angehende Data Scientistinnen mit Fokus auf statistische Modellierung
• Personen mit Interesse an Modellinterpretation und verständlicher Kommunikation von Analyseergebnissen
• Data Analysts, die ihre Kompetenzen in Richtung Machine Learning erweitern möchten
• Quereinsteiger/innen mit analytischem Interesse und Grundverständnis für Programmierung

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format angeboten, meist in Vollzeit, teils in Teilzeit, mit flexiblen Unterrichtszeiten für selbstgesteuerte Lernphasen. Die Teilnehmenden werden durch Mentoring per E-Mail und Online-Foren sowie durch Gruppenstunden zur gezielten Wissensvertiefung begleitet.

Der Kurs deckt fünf Themenblöcke von Data-Science-Grundlagen über Supervised Learning und PySpark bis zum eigenen Portfolio-Projekt ab und wird meist in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt.

Der Abschluss erfolgt über ein Trägerzertifikat für „Statistische Modelle und deren Interpretation als Data Scientistin" nach einer entsprechenden Abschlussprüfung.

Ein statistisches Modell zu berechnen ist nur die halbe Arbeit eines Data Scientists – die andere Hälfte besteht darin, die Ergebnisse fachlich richtig zu interpretieren und so zu kommunizieren, dass sie im Unternehmen tatsächlich für Entscheidungen genutzt werden können. Dieser Kurs legt genau auf diesen zweiten Teil einen deutlichen Schwerpunkt, statt sich auf die reine Modellberechnung zu beschränken. Besonders wertvoll ist die Verbindung aus Supervised Learning mit systematischer Hyperparameteroptimierung und der Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark: Wer nicht nur ein Modell trainieren, sondern es auch gezielt verbessern und auf umfangreiche Datenbestände skalieren kann, deckt ein Kompetenzspektrum ab, das über einfache Einsteigerkurse hinausgeht. Das flexible Lernformat mit Mentoring und Gruppenstunden unterstützt dabei insbesondere Berufstätige, die Lernphasen individuell in ihren Alltag integrieren müssen. Für den beruflichen Werdegang bedeutet das abschließende Portfolio-Projekt einen konkreten Vorteil: Statt nur ein Zertifikat vorzuweisen, können Absolventinnen im Bewerbungsprozess ein eigenständig erarbeitetes, dokumentiertes Datenprojekt präsentieren, das die praktische Anwendung statistischer Modelle und deren Interpretation greifbar macht. Diese Kombination aus fundiertem statistischem Wissen und der Fähigkeit, Ergebnisse verständlich zu vermitteln, ist gerade deshalb wertvoll, weil Data Scientistinnen im Berufsalltag regelmäßig mit Fachabteilungen ohne statistischen Hintergrund zusammenarbeiten. Wer komplexe Modellergebnisse nicht nur berechnen, sondern auch nachvollziehbar erklären kann, wird im Unternehmen deutlich schneller als vertrauenswürdige Ansprechperson für datenbasierte Entscheidungen wahrgenommen als jemand, der Ergebnisse nur in Form unverständlicher Kennzahlentabellen liefert.