Data Science: Datenanalyse

Passt der Kurs zu dir?

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   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
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   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
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   Wenn dein Betrieb KI-Systeme einsetzt: Die KI-Verordnung der EU verpflichtet Anbieter und Betreiber, nach besten Kräften für ausreichende KI-Kompetenz ihres Personals zu sorgen; frage, ob dein Kurs dafür einen Nachweis ausstellt.

Das lernst du

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   Data Science: Python, Datenanalyse und Deep-Learning-Konzepte
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   Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Python-Programmierung, Datenanalyse und Deep Learning und vermittelt den Lernenden praktische Fähigkeiten in den Bereichen Datenmanipulation, Entwicklung von KI-Modellen und datengesteuerte Entscheidungsfindung.
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   Kursmodule

   Einführung in Python für Data Science
   Lernen Sie die Python-Syntax, Datentypen, Schleifen und Funktionen kennen.
   Verstehen Sie, wie Python in Data Science und KI eingesetzt wird.
   Erkunden Sie strukturierte Programmiertechniken für eine bessere Code-Organisation.
   Einrichten von Entwicklungsumgebungen
   Installieren und konfigurieren Sie Jupyter Notebooks und Anaconda für eine nahtlose Codierung.
   Verwenden Sie Unix und Git für die Versionskontrolle und Zusammenarbeit.
   Optimieren Sie Python-Workflows mithilfe von IDEs und Automatisierungstools.
   Datenmanipulation mit Python-Bibliotheken
   Beherrschen Sie Pandas für die Datenverarbeitung, -filterung und -transformation.
   Verwenden Sie NumPy für numerische Analysen und Matrixoperationen.
   Führen Sie eine Datenbereinigung und -vorverarbeitung durch, um die Genauigkeit der Analyse zu verbessern.
   Explorative Datenanalyse (EDA)
   Verstehen Sie die Bedeutung der EDA bei der Entscheidungsfindung.
   Identifizieren Sie Trends, Muster und Anomalien in Datensätzen.
   Verwenden Sie statistische Verfahren, um Daten effektiv zu interpretieren.
   Datenvisualisierungstechniken
   Lernen Sie Matplotlib und Seaborn für eine effektive Datenvisualisierung kennen.
   Erstellen Sie Balkendiagramme, Streudiagramme, Histogramme und vieles mehr.
   Verwenden Sie visuelles Storytelling, um Dateneinblicke klar zu kommunizieren.
   Einführung in Deep Learning
   Verstehen Sie den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning.
   Lernen Sie die Struktur und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze (ANNs) kennen.
   Erkunden Sie Aktivierungsfunktionen, Gewichtsaktualisierungen und Backpropagation.
   Deep-Learning-Frameworks: TensorFlow & Keras
   Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit TensorFlow und Keras für die Erstellung von KI-Modellen.
   Trainieren Sie Deep-Learning-Modelle für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben.
   Implementieren Sie Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildanalyse.
   Überwachtes und unüberwachtes Lernen im Bereich Deep Learning
   Arbeiten Sie mit Methoden des überwachten Lernens wie Klassifizierung und Regression.
   Verstehen Sie Techniken des unüberwachten Lernens wie Clustering und Anomalieerkennung.
   Wenden Sie Deep-Learning-Techniken auf reale Datensätze an.
   Praktische Übungen zu Python, Datenanalyse und Deep Learning
   Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering mit Python durchführen.
   Deep-Learning-Modelle für strukturierte Datensätze entwickeln und evaluieren.
   Reale KI-Lösungen in praktischen Projekten anwenden.
   Dieser Kurs deckt zentrale Bereiche der Data Science ab, darunter Python-Programmierung, Datenanalyse und Deep Learning in praktischen Anwendungen.

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   Aachen

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

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   Bielefeld

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

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   Bonn

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

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   Dresden

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

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   Duisburg

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · über 10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Vorhersagen aus Daten bauen

   Du trainierst Modelle, die etwa Nachfrage, Maschinenausfälle oder Kündigungen vorhersagen, und misst ihre Güte mit Daten, die das Modell vorher nicht gesehen hat. Dabei lernst du auch, wann ein einfaches lineares Modell genügt. Beispiel: Ein Händler plant mit deinem Modell die Bestellmenge für die nächste Saison.

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   Datenpipelines und Cloud

   Die Kombikurse mit Data Engineering zeigen, wie Daten aus Datenbanken, Logdateien und Schnittstellen automatisch in eine Analyseumgebung fließen. Cloud-Data-Science-Kurse ergänzen SQL-Datenbanken und Rechenleistung auf Abruf. Beispiel: Du richtest eine Pipeline ein, die Sensordaten einer Maschine stündlich bereinigt und speichert.

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   Modelle erklären und verantworten

   Du prüfst Trainingsdaten auf Verzerrungen und fehlende Werte und machst nachvollziehbar, welche Merkmale ein Ergebnis treiben. Bei Entscheidungen über Menschen, etwa zu Krediten oder Bewerbungen, achtest du zusätzlich auf Datenschutz und Gleichbehandlung. Beispiel: Du zeigst dem Vertrieb, welche Merkmale die Vorhersage eines Kündigungsrisikos am stärksten beeinflussen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Scientist bundesweit in Zahlen