Komplexe IT · Weiterbildung

Data Science & KI

Von Python und SQL über Machine Learning bis zu Deep Learning und NLP: in 16 Wochen zum Data Scientist – mit vierwöchigem Capstone-Projekt im Team.

100 % über Bildungsgutschein förderfähig Ideal für KMU
Data Science & KI
100 %gefördertüber den Bildungsgutschein
Dauer16 Wochen in Vollzeit
FormatRemote oder vor Ort (Berlin)
KursspracheEnglisch, deutschsprachige Kurse verfügbar
VorkenntnisseProgrammier-Grundlagen und Mathematik
Finanzierung100 % Bildungsgutschein

Kursbeschreibung

Worum es in diesem Kurs geht

Diese Weiterbildung führt in 16 Wochen durch den vollständigen Werkzeugkasten der Data Science. Auf einer soliden technischen Basis – Unix-Shell, Python mit Pandas und NumPy, Git und GitHub – bauen die Teilnehmenden systematisch auf: von der explorativen Datenanalyse über die Grundlagen des maschinellen Lernens bis zu Deep Learning, Natural Language Processing und Zeitreihenanalyse.

Praxisprojekte sind fest in den Ablauf eingebaut: ein zweitägiges EDA-Projekt mit realen Datensätzen, ein viertägiges Gruppenprojekt über den gesamten Data-Science-Lifecycle und ein vierwöchiges Capstone-Projekt zum Abschluss, in dem im Team ein komplettes Predictive-Modeling-Vorhaben entsteht – von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung. Vorausgesetzt werden grundlegende Programmierkenntnisse, idealerweise in Python, sowie Sicherheit im Umgang mit Zahlen, Algebra und Statistik.

Schwerpunkte

Solides Coding-Fundament — Unix-Shell, Python mit Pandas und NumPy sowie kollaboratives Arbeiten mit Git und GitHub – inklusive Branching, Versionierung und Pull Requests.
Explorative Datenanalyse — Daten mit SQL und Pandas extrahieren, bereinigen und analysieren – visualisiert mit Matplotlib, Seaborn, Plotly und Geo-Visualisierungen.
Machine Learning in voller Breite — Überwachtes und unüberwachtes Lernen von Regression und Klassifikation über Random Forests bis zu PCA und Clustering – inklusive Model Tuning.
Deep Learning & NLP — Neuronale Netze mit TensorFlow und Keras entwickeln, Sprache mit NLP verarbeiten und Prognosen aus Zeitreihen erstellen.

Über die Modelle hinaus vermittelt die Weiterbildung, was Data Science im Unternehmen wirksam macht: Datenethik und A/B-Tests, der Blick auf den Business Case, die verständliche Präsentation vor Stakeholdern und erste Schritte im Machine Learning Engineering – vom Cloud-Deployment bis zum Dashboard. Auch Transfer Learning mit vortrainierten Modellen aus Repositories wie Hugging Face gehört zum Programm.

Ergebnis: Nach dem Abschluss beherrschen die Teilnehmenden den gesamten Weg von den Rohdaten bis zum bereitgestellten Vorhersagemodell und können als Data Scientist in Team- und Produktionsumgebungen arbeiten.

Inhaltsplan

Der vollständige Kursplan

Öffnen Sie die Module für die Details – oder rufen Sie den vollständigen Kursplan auf und laden Sie ihn als PDF herunter.

1Phase 1: Coding-Basiswissen
  • Grundlagen der Unix-Shell und effizientes Arbeiten in der Entwicklungsumgebung.
  • Python von Grund auf: die wichtigsten Bibliotheken wie Pandas und NumPy, erste eigene Programme, sauber strukturierter Code.
  • Kollaboratives Arbeiten mit Git und GitHub: Branching, Versionierung und Pull Requests.
  • Überblick über die Entwicklung der KI, das Zusammenspiel von Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen sowie die verschiedenen Datenberufe.
2Phase 2: Explorative Datenanalyse
  • Daten mit SQL und Pandas aus verschiedenen Quellen extrahieren und aufbereiten – von einzelnen Dateien bis zu kompletten Datenbanken.
  • Muster und Zusammenhänge sichtbar machen: Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn, Plotly und Geo-Tools.
  • Datenbereinigung, Einführung in die Datenethik und Grundlagen von A/B-Tests zur datenbasierten Validierung.
  • Zweitägiges Praxisprojekt: explorative Analyse realer Datensätze mit Empfehlungen und Visualisierungen für fiktive Stakeholder.
3Phase 3: Machine-Learning-Grundlagen
  • Überwachtes Lernen mit Regression und Klassifikation: lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, KNN und Support-Vektor-Maschinen.
  • Unüberwachtes Lernen mit PCA, Clustering und Dimensionsreduktion.
  • Model Tuning und Optimierung: Hyperparameter, Bias-Variance-Trade-off, Regularisierung, Cross-Validation und Gradient Descent.
  • Viertägiges Gruppenprojekt über den gesamten Data-Science-Lifecycle – geplant, umgesetzt und präsentiert im Team.
4Phase 4: Advanced Machine Learning
  • Grundlagen des Deep Learnings: wie künstliche neuronale Netze funktionieren und mit TensorFlow und Keras trainiert werden.
  • Natural Language Processing: wie Computer menschliche Sprache verstehen und verarbeiten.
  • Zeitreihenanalyse für Prognosen auf Basis zeitabhängiger Daten.
  • Einblicke ins Machine Learning Engineering: Modelle bereitstellen, Performance überwachen, Ergebnisse über Dashboards und Cloud-Deployment zugänglich machen.
5Phase 5: Capstone-Projekt & Abschlusspräsentation
  • Vier Wochen Teamarbeit an einem kompletten Predictive-Modeling-Projekt – von der Datenaufbereitung über das Training bis zur Bereitstellung.
  • Vertiefung in Deep Learning und Transfer Learning mit vortrainierten Modellen aus Repositories wie Hugging Face.
  • Deployment in Produktionsumgebungen, Performance-Monitoring und Dashboards.
  • Abschlusspräsentation vor fiktiven Stakeholdern – Datenkommunikation als Kernkompetenz.

Ausbildungsform

So läuft die Weiterbildung ab

Diese Weiterbildung findet in Vollzeit statt: montags bis freitags von 09:00 bis 18:30 Uhr, wahlweise als Live-Online-Unterricht oder vor Ort in Berlin, jeweils in kleinen Gruppen mit direktem Draht zu den Coaches.

Die Unterrichtssprache ist Englisch; es werden auch deutschsprachige Kurse angeboten. Vorausgesetzt werden grundlegende Programmierkenntnisse – idealerweise in Python, Erfahrung in einer anderen Sprache ist ebenfalls hilfreich – sowie Sicherheit im Umgang mit Zahlen, Algebra und Statistik.

100 % Remote

Ortsunabhängige Teilnahme – ganz ohne Reise- und Ausfallzeiten.

Vollzeit

In Vollzeit mit festen Kurszeiten – kompakt und fokussiert zum Abschluss.

Zertifikat

Abschließend erhält man ein zertifiziertes Zertifikat.

100 %

Finanziert über den Bildungsgutschein

  • Keine Kosten bei erfüllten Fördervoraussetzungen
  • Wir übernehmen die komplette Beantragung
  • Unverbindliche Prüfung Ihrer Förderfähigkeit
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Für den Mittelstand gemacht

Passt perfekt zu kleinen & mittleren Unternehmen

Diese Weiterbildung entwickelt Ihre Mitarbeitenden – und damit Ihr Unternehmen: als Hebel für neue Marktchancen und nachhaltiges Wachstum.

Mitarbeiter entwickeln

Zukunftskompetenzen aufbauen, Fachkräfte binden und motivieren.

Unternehmen stärken

Effizientere Prozesse und mehr Wettbewerbsfähigkeit im Markt.

Neue Märkte erschließen

Mit neuen Kompetenzen Angebote, Kanäle und Zielgruppen erschließen.

Wachstum sichern

Nachhaltiges Wachstumspotenzial durch moderne Arbeitsweisen.

Stimmen unserer Kunden

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