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Machine Learning Pipelines mit Python-sklearn umsetzen

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist StackFuel GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
12.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
  2. 2
    Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
  3. 3
    Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

  • Der Kurs baut Machine-Learning-Pipelines mit Python und scikit-learn auf, von der Modellauswahl bis zur Bewertung. Im Zentrum steht ein strukturiertes, wiederholbares Vorgehen, das sich auf unterschiedliche Datensätze übertragen lässt. Supervised-Learning-Verfahren bilden dabei den fachlichen Schwerpunkt.

Kursinhalt

  1. 1

    Grundlagen des Machine Learnings

    • Unterschied zwischen überwachten und unüberwachten Methoden einordnen
    • Typische Anwendungsfälle für Machine Learning erkennen
    • Geeignete Verfahren für eine konkrete Fragestellung auswählen
  2. 2

    Supervised Learning mit scikit-learn vertiefen

    • Überwachte Lernalgorithmen mit scikit-learn trainieren
    • Trainings- und Testdaten sauber aufteilen
    • Hyperparameter systematisch optimieren
Alle 5 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Modelle validieren und vergleichen

    • Verschiedene Modelle gegeneinander vergleichen
    • Überanpassung der Modelle erkennen und vermeiden
  2. 4

    Big-Data-Grundlagen und Modellinterpretation

    • Grundzüge der Verarbeitung großer Datenmengen mit PySpark
    • Modellergebnisse für Dritte nachvollziehbar aufbereiten
  3. 5

    Pipeline im eigenen Datenprojekt umsetzen

    • Einzelne Pipeline-Schritte zu einem Gesamtablauf verbinden
    • Vorgehen und Ergebnisse im eigenen Datenprojekt dokumentieren
    • Projekt als Nachweis praktischer ML-Kenntnisse nutzen
  • Trainierte Pipelines anhand von Genauigkeit, Precision und Recall einschätzen
  • Skalierbare Datenverarbeitung von einzelnen Pipeline-Schritten abgrenzen

Berufliche Relevanz

  • Wiederholbare Machine-Learning-Pipelines eigenständig aufbauen
  • Modellauswahl und -bewertung methodisch fundiert durchführen
  • scikit-learn gezielt für Supervised-Learning-Aufgaben einsetzen
  • Praktische ML-Projekterfahrung für den Berufseinstieg vorweisen

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Frankfurt am Main

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Stuttgart

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Python-Programmierung→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Routinearbeit per Skript erledigen

    Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

  2. 2

    Daten mit Pandas aufbereiten

    Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

  3. 3

    Eigene Anwendungen bauen

    Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

04 · Anbieter

StackFuel GmbH: 729 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten

729Kurse mit aktuellem Termin
10Angebotsorte

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Themen

Python-ProgrammierungKI & Machine LearningData AnalystDatenbanken & SQLData Science

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir