Machine Learning und Data Science - Komplexe Analyse­techniken

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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   Titel: Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken
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   1. Kursbeschreibung
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   Der Kurs,,Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken" richtet sich an Fachkräfte, die datengetriebene Entscheidungen treffen und KI-basierte Modelle entwickeln möchten. Teilnehmende lernen fortgeschrittene Analysetechniken, Machine-Learning-Modelle und KI-Architekturen kennen. Dabei steht die Anwendung in praxisnahen Projekten im Vordergrund - von der Datenaufbereitung bis zum produktiven Einsatz von ML-Modellen in der Cloud.
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   2. Zielgruppe
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   Dieser Kurs ist ideal für Data Scientists, Machine Learning Engineers, Analyst:innen, Entwickler:innen und technisch versierte Quereinsteiger:innen, die sich auf komplexe Datenanalysen und KI-Entwicklung spezialisieren möchten.
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   3. Kursniveau
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   Fortgeschrittene bis Expert:innen - Grundkenntnisse in Python, Statistik und Datenanalyse sind erforderlich.
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   4. Vorkenntnisse und empfohlene Vorkurse
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   Empfohlen werden die Kurse,,Introduction to Python" und,,Azure Data Fundamentals". Sie erleichtern den Einstieg in die Arbeit mit Daten, Cloud und Machine Learning.
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    5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
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    Modul 1: Datenwissenschaft und komplexe Analyseverfahren
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    Teilnehmende lernen fortgeschrittene statistische Methoden und Machine-Learning-Verfahren kennen. Der Fokus liegt auf der mathematischen Modellierung und datenbasierten Entscheidungsfindung.
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    Praxisbeispiel: Analyse großer Kundendatensätze mit Regressions- und Klassifikationsverfahren.
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    Kursinhalte

    Überblick über Data-Science-Methoden
    Erweiterte Statistik und multivariate Analysen
    Feature Engineering und Datenmodellierung
    Prognoseverfahren und Clustering-Algorithmen
    Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
    Dieses Modul vermittelt praxisnah die Anwendung von Machine Learning in Azure. Die Teilnehmenden lernen, Modelle zu trainieren, zu evaluieren und in produktive Umgebungen zu integrieren.
    Praxisbeispiel: Erstellung eines Vorhersagemodells mit Azure Machine Learning Studio.
    Azure Machine Learning Pipeline
    Modelltraining, Optimierung und Evaluation
    Experimentmanagement in Azure
    Deployment und Skalierung von Modellen
    Modul 3: CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
    Dieses Modul vertieft datenwissenschaftliche Konzepte und Techniken für komplexe Analysen. Es bereitet auf eine international anerkannte Zertifizierung vor.
    Praxisbeispiel: Entwicklung eines ML-Modells zur Betrugserkennung mit Python.
    Datenaufbereitung und Explorative Datenanalyse (EDA)
    Modellierungsstrategien für komplexe Datensätze
    Big-Data-Analyse und Automatisierung
    Data-Ethics und Compliance in der Datenwissenschaft
    Modul 4: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
    Teilnehmende lernen, KI-Modelle mit Azure Cognitive Services und maschinellem Lernen zu kombinieren. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Text-, Sprach- und Bildverarbeitung gelegt.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Textanalyse-Anwendung mit Azure OpenAI.
    Azure Cognitive Services und KI-APIs
    Integration von Vision-, Speech- und Language-Diensten
    Erstellung komplexer KI-Workflows
    Sicherheit, Skalierbarkeit und Deployment in der Cloud
    Modul 5: Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
    Im Abschlussprojekt werden die erlernten Fähigkeiten in einem praxisnahen Anwendungsfall kombiniert. Ziel ist es, ein vollständiges ML-System von der Datenerfassung bis zum Deployment zu entwickeln.
    Praxisbeispiel: Entwicklung einer automatisierten Anomalieerkennung für Sensordaten.
    End-to-End-ML-Projekt mit Azure
    Vorbereitung auf DP-100, AI-102 und CDSP-Zertifikate
    Dokumentation und Präsentation
    Berufliche Perspektiven in Data Science und KI
    6. Zusatzinformationen
    Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
    Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.
    ,,Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken" bietet eine umfassende Ausbildung für datengetriebene Professionals. Teilnehmende erlernen, wie komplexe Modelle erstellt und in Cloud-Umgebungen integriert werden. Mit diesem Wissen sind sie optimal vorbereitet auf anspruchsvolle Aufgaben in KI, Big Data und Data Science.
    Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.

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   München

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Villingen-Schwenningen

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Kirchzarten

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Pforzheim

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Villingen-Schwenningen

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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