Data Science für Einsteiger

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
2. 2
   Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
3. 3
   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

1. 1
   Das Weiterbildungsangebot "Data Science für Einsteiger" ist für dich geeignet, wenn du die Grundlagen der Datenwissenschaft erlernen möchtest und dir dabei Data Science, Excel sowie weitere Kernkompetenzen aneignen willst. Die Schulung bietet dir einen Einstieg in die Datenanalyse und -verarbeitung und vermittelt dir Grundlagen in Data Science und MS Excel.
2. 2
   Einführung in MS Excel Grundlagen
3. 3

   Mit Excel erarbeitest du die Basis für Data Science Anwendungen und Datenmanipulation

   Grundlegende Excel-Techniken kennenlernen
   Zellbezüge verwenden
   Mit einfachen Funktionen arbeiten
   Spezielle Funktionen einsetzen
   Zeitberechnungen durchführen
   Druckvorbereitung und individuelle Einstellungen
   Kommunikative Fähigkeiten für den Unternehmensalltag

4. 4

   Die Bedeutung einer klaren Kommunikation ist für dich als Data-Science-Experten unabdingbar

   Feedback als Kommunikationsinstrument nutzen
   Gespräche im Unternehmenskontext führen
   Präsentation vorbereiten und gestalten
   Nonverbale Kommunikation und ihre Bedeutung verstehen
   Aufregung und Lampenfieber regulieren
   Selbstmotivierung erlernen und umsetzen
   Projektmanagement für Data Science Projekte

5. 5

   Lerne, wie Projektmanagement in Data Science Projekten umgesetzt wird

   Bewertung von Projekten und Entscheidungsfindung
   Projektvorbereitung und Strukturierung
   Aufbau und Inhalt des Projektauftrags
   Umfeldanalyse und Stakeholder Analyse
   Steuerung und Reporting in Projekten
   Projektabschlussbericht und Projektdokumentation
   Datenbanken verstehen und nutzen

6. 6

   Beherrsche Datenbanken, um Data Science Projekte zu unterstützen

   Datentypen verstehen
   Erstellung von Tabellen und erste SQL-Abfragen durchführen
   Schlüssel und ihre Anwendung
   Mit Datenbanken arbeiten
   JOIN-Befehle nutzen
   Speicherung und Leistungsverbesserung
   Datenbanksicherheit gewährleisten
   Datenbankmanagementsysteme einsetzen
   Data Science Grundlagen

7. 7

   Ergründe die Prinzipien von Data Science

   Statistik als Basis für Entscheidungen
   Integration von Data Science im Unternehmen
   CRISP-DM Vorgehensmodell anwenden
   Bias und vertrauenswürdige KI verstehen
   Ethik und Fairness in KI-Systemen
   Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
   Programmierung mit Python für Einsteiger

8. 8

   Entwickle Python Programme mit, die Data Science Projekte unterstützen

   Einführung in Python und Programmiergrundlagen
   Lokale und globale Variablen verwenden
   Schleifen und verschachtelte Schleifen anwenden
   Built-In Funktionen und String Methoden kennen
   VS Code als Entwicklungsumgebung nutzen
   Grundlagen objektorientierter Programmierung
   Dateien und prozedurale Programmierung
   Pakete und Visualisierung von Daten
   Dieser Crashkurs in Data Science und Excel bietet dir die Gelegenheit, die wesentlichen Fähigkeiten zu lernen und deine Kenntnisse in Data Science sowie Excel-Techniken zu vertiefen. Ob es um Datenbanken, Programmierung oder Projektmanagement im Data-Science-Kontext geht: Diese Weiterbildung bringt dich auf den neuesten Stand der Technik und bereitet dich auf zukünftige Herausforderungen in der digitalen Welt vor. Die praktische Umsetzung erfolgt mit ChatGPT, Google Gemini, MS Copilot, Visual Studio Code, Jupyter Notebooks, pandas und NumPy.

1. 1

   Bochum

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

2. 2

   Eberswalde

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

3. 3

   Recklinghausen

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

4. 4

   Heilbronn

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

5. 5

   Berlin

   19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   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.

2. 2

   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.

3. 3

   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