Data Science mit Python - Statistik, SQL und Machine Learning

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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   Dieser Lehrgang vermittelt umfassende Kompetenzen in der datenwissenschaftlichen Analyse und der Anwendung künstlicher Intelligenz mittels Python. Die Teilnehmer erlernen den gesamten Data-Science-Workflow von der Datenabfrage bis zur Modellierung.
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   Schwerpunkte der Qualifizierung

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   Python für Data Science

   Programmierlogik, Datenstrukturen, objektorientierte Programmierung und Web Scraping.

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   Statistik und Datenanalyse

   Deskriptive und induktive Statistik, Hypothesentests und Datenvisualisierung (Matplotlib, Seaborn).

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   Datenbankmanagement mit SQL

   Relationale Datenbanken, JOINs, Subqueries und Schnittstellenanbindungen.

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   Machine Learning & KI

   Lineare/logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests, SVM, Clustering sowie Einführung in Deep Learning und neuronale Netze.

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   Business Intelligence

   Erstellung interaktiver Dashboards und praxisnahe Projektarbeit.

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   Die Teilnehmenden sind nach Abschluss in der Lage

   Komplexe Datensätze mit Python und SQL eigenständig zu strukturieren und auszuwerten
   Statistische Prognosemodelle und Machine-Learning-Algorithmen zu entwickeln und zu evaluieren
   Datenbasierte Entscheidungsvorlagen durch moderne Visualisierungstechniken zu erstellen.
   KI-Technologien in betriebliche Prozesse zu integrieren
   Absolventen dieser Qualifizierung eröffnen sich vielseitige Karrieremöglichkeiten in Branchen wie der Informationstechnologie, dem Finanz- und Versicherungswesen, dem E-Commerce, der Logistik sowie in der industriellen Fertigung.

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   Typische Tätigkeitsfelder nach Abschluss

   Data Analyst: Untersuchung von Geschäftsdaten zur Identifikation von Trends und Mustern.
   Junior Data Scientist: Entwicklung von Vorhersagemodellen und Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen.
   Business Intelligence Consultant: Beratung von Unternehmen bei der Implementierung datengestützter Strategien.
   Data Engineer (Junior Level): Aufbau und Pflege von Datenpipelines und Datenbankstrukturen mit SQL.
   Spezialist für Prozessautomatisierung: Optimierung betrieblicher Abläufe durch den Einsatz von Python-Skripten und KI-Tools.

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   Online

   28.10.2026 · Online-Seminar · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   28.10.2026 · Online-Seminar · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   28.10.2026 · Fernunterricht · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   28.10.2026 · Fernunterricht · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   25.11.2026 · Online-Seminar · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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