SQL & Machine Learning für Data Scientists – Kurs

Diese Weiterbildung führt Schritt für Schritt in die zentralen Werkzeuge und Methoden ein, die Data Scientists im Arbeitsalltag einsetzen. Sie beginnt bei der Datenvisualisierung mit Power BI, führt über Programmiergrundlagen und Datenanalyse mit Python und pandas bis hin zu den Grundlagen des Machine Learning und einer Vertiefung in Supervised Learning zur Entwicklung prädiktiver Modelle. Ergänzt wird das fachliche Programm um Orientierung zur Karriereentwicklung in Datenberufen, sodass Teilnehmende nicht nur Werkzeuge beherrschen, sondern auch verstehen, wie sich diese in den Berufsalltag als Data Scientist einfügen.

Das erste Modul widmet sich der Datenvisualisierung mit Power BI und schafft damit den praktischen Einstieg in die Arbeit mit Daten, bevor die Programmierung hinzukommt.

• Aufbau interaktiver Dashboards mit Power BI
• Erstellung aussagekräftiger Reports für unterschiedliche Zielgruppen
• Verknüpfung mehrerer Datenquellen innerhalb eines Dashboards
• Gestaltung visueller Elemente für eine klare Datenkommunikation
• Grundlegende Filter- und Interaktionsfunktionen in Power BI
• Einordnung von Power BI im Vergleich zu anderen Visualisierungswerkzeugen

Im zweiten Modul folgen die Programmiergrundlagen in Python sowie die Datenanalyse mit pandas - das technische Fundament für alle weiteren Data-Science-Aufgaben.

• Grundlegende Python-Syntax für die Datenverarbeitung
• Einsatz von pandas zur effizienten Datenmanipulation
• Einlesen, Bereinigen und Zusammenführen von Datensätzen
• Anwendung von SQL-Abfragen zur gezielten Datenselektion
• Vorbereitung von Rohdaten für nachfolgende Analyseschritte
• Grundlagen des Test Driven Development bei der Datenverarbeitung

Das dritte Modul bietet eine Einführung in Data Science als Fachgebiet und vermittelt die Grundlagen des Machine Learning, auf denen die spätere Vertiefung aufbaut.

• Überblick über grundlegende Konzepte und Methoden der Data Science
• Einordnung zentraler Machine-Learning-Techniken und -Algorithmen
• Grundverständnis von Artificial Intelligence, Deep Learning und neuronalen Netzen
• Abgrenzung von Supervised und Unsupervised Learning
• Einführung in Data Modelling als methodischen Rahmen
• Grundlagen von Cluster- und Varianzanalysen zur statistischen Auswertung

Das vierte Modul vertieft Supervised Learning zur Entwicklung prädiktiver Modelle und rundet das fachliche Programm mit Orientierung zur Karriereentwicklung in Datenberufen ab.

• Entwicklung prädiktiver Modelle im Rahmen von Supervised Learning
• Bewertung von Modellgüte anhand geeigneter Kennzahlen
• Einordnung von Random Forests als Verfahren des Supervised Learning
• Grundlegende Auseinandersetzung mit Predictive Analytics
• Einblicke und Strategien zur Karriereentwicklung in Datenberufen
• Einordnung der Rolle eines Data Scientist im Zusammenspiel mit anderen Abteilungen

Der praktische Anteil verbindet Visualisierung, Programmierung und Machine Learning zu durchgängigen Übungsszenarien, die sich am typischen Arbeitsablauf eines Data Scientist orientieren.

• Aufbau eines vollständigen Power-BI-Dashboards zu einem Beispieldatensatz
• Durchführung einer SQL-Abfrage zur Extraktion relevanter Datensätze
• Bereinigung und Zusammenführung mehrerer Datenquellen mit pandas
• Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in einem realitätsnahen Datensatz
• Implementierung eines einfachen Supervised-Learning-Modells in Python
• Bewertung der Modellgüte anhand von Testdaten
• Vergleich unterschiedlicher Algorithmen für dieselbe Vorhersageaufgabe
• Anwendung eines Random-Forest-Verfahrens auf ein Beispielproblem
• Durchführung einer einfachen Clusteranalyse zur Gruppierung von Datenpunkten
• Aufbereitung der Analyseergebnisse für eine nicht-technische Zielgruppe
• Rückschau der eigenen Rolle und Aufgaben als angehender Data Scientist
• Diskussion von Karrierewegen und Spezialisierungsmöglichkeiten in der Data Science

Durch die Abfolge von Visualisierung, Programmierung, Grundlagenwissen und Vertiefung entsteht ein Curriculum, das sowohl Einsteigern einen strukturierten Zugang bietet als auch Personen mit erster IT-Erfahrung eine gezielte Vertiefung in Richtung Machine Learning ermöglicht.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen aus allen Berufsfeldern, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Berufstätige, die in Richtung Data Analyst oder Data Scientist wechseln möchten
• Personen mit Interesse an Programmierung, die noch keine Data-Science-Erfahrung haben
• Mitarbeitende, die Machine-Learning-Grundlagen für ihren Arbeitsbereich erschließen wollen
• Quereinsteigende mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Berufserfahrung
• Personen, die Power BI, Python und SQL als kombiniertes Werkzeugset erlernen möchten

Die Weiterbildung baut die Inhalte konsequent aufeinander auf: von der visuellen Arbeit mit Power BI über die Programmierung mit Python und pandas bis zur Vertiefung in Machine-Learning-Verfahren. Praktische Übungen an konkreten Datensätzen wechseln sich mit theoretischen Einheiten zu Konzepten und Algorithmen ab, sodass Teilnehmende jeden Schritt direkt anwenden können, bevor der nächste folgt.

Das Curriculum deckt vier inhaltlich aufeinander aufbauende Bereiche ab - Visualisierung, Programmierung, Grundlagenwissen und Vertiefung in Supervised Learning - und ist so bemessen, dass am Ende ein eigenständiges prädiktives Modell entwickelt und bewertet werden kann.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, in der die erworbenen Kenntnisse in Datenvisualisierung, Programmierung und Machine Learning nachgewiesen werden. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung, keine staatliche oder Kammerprüfung.

Wer diese Weiterbildung abschließt, verfügt über ein Werkzeugset, das die zentralen Etappen der Data-Science-Arbeit abdeckt: von der ersten Visualisierung mit Power BI über die Datenaufbereitung mit Python und pandas bis zur Entwicklung eigener prädiktiver Modelle im Supervised Learning. Besonders wertvoll ist die durchgängige Linie vom Reporting zur Modellentwicklung: Statt Visualisierung und Machine Learning getrennt zu betrachten, zeigt die Weiterbildung, wie beide Bereiche im Arbeitsalltag eines Data Scientist ineinandergreifen - etwa wenn ein in Python entwickeltes Modell später über ein Power-BI-Dashboard kommuniziert wird. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet die Kombination aus SQL, Python, pandas und Machine Learning Perspektiven als Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer oder Business Intelligence Analyst. Die enthaltene Orientierung zur Karriereentwicklung in Datenberufen hilft zusätzlich dabei, die erworbenen Fähigkeiten gezielt für den nächsten beruflichen Schritt einzusetzen.