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Python für Machine Learning & Data Science
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist future Training & Consulting GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Halle (Saale)
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Mathematik auf Oberstufenniveau mit linearer Algebra, Ableitungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung, weil Regression und neuronale Netze darauf beruhen.
- 2Programmierkenntnisse in Python oder die Bereitschaft, sie in einem Vorkurs aufzubauen, bevor Machine Learning beginnt.
- 3Wenn 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
- Dieser Kurs vermittelt praxisnah die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft mit Python. Von der Datenvorverarbeitung über Dimensionsreduktion bis hin zur Modellbewertung und Hyperparameter-Abstimmung werden alle wesentlichen Schritte einer professionellen Data-Science-Pipeline abgedeckt. Im Fokus stehen sowohl klassische Machine Learning-Verfahren als auch moderne Deep Learning-Architekturen. Die Teilnehmenden lernen, Klassifizierer mit Scikit-Learn zu trainieren, Regressionsanalysen durchzuführen und unüberwachte Lernverfahren wie Clusteranalyse einzusetzen. Darüber hinaus werden Ensemble-Methoden, Stimmungsanalysen und die Einbettung von Modellen in eigene KI-Anwendungen behandelt. Ein Schwerpunkt liegt auf neuronalen Netzen: von der Implementierung eines künstlichen neuronalen Netzes über die Parallelisierung des Trainings mit TensorFlow bis hin zur Bildklassifizierung mit tiefen konvolutionalen Netzen. Ein abschließendes Pra
- Grundlagen des maschinellen Lernens und neuronale Netze
- Lernalgorithmen für die Klassifizierung trainieren
- Machine-Learning Klassifizierer mit Scikit-learn verwenden
- Einführung Data Science und Datenverarbeitung
- Datenvorverarbeitung, Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion
- Best Practices zur Modellbewertung und Hyperparameter-Abstimmung
- Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning
- Machine Learning zur Analyse von Stimmungslagen nutzen
- Einbetten eines Machine-Learning-Modells in eigene KI Anwendungen
- Vorhersage stetiger Zielvariablen durch Regressionsanalyse
- Verwendung nicht gekennzeichneter Daten: Clusteranalyse
- Implementierung eines künstlichen neuronalen Netzes
- Parallelisierung des Trainings neuronaler Netze mit TensorFlow
- Die Funktionsweise von TensorFlow im Detail
- Bildklassifizierung mit tiefen konvolutionalen neuronalen Netzen
- KI-Praxisprojekt mit Datenanalyse und Machine Learning
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Halle (Saale)
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 2
Berlin
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 3
Chemnitz
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 4
Hannover
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 5
Leipzig
Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
Data Scientist Gehalt: 6.702 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 5.413 € bis 7.969 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit5.413 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit6.702 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.969 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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.
04 · Anbieter
256 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten
256Kurse mit aktuellem Termin
10Angebotsorte
256 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 10 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei future Training & Consulting GmbH.
05 · Jobs
Data Scientist Jobs bundesweit: 1.417 offene Stellen in 45 Tagen
Arbeitsmarkt
Data Scientist bundesweit in Zahlen
OFFENE STELLEN1.417bundesweit, letzte 45 Tage
BESETZUNG46 Tageim Schnitt bis besetzt
ENGPASSmöglichunter Beobachtung
Nutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen.
- Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.
06 · Kurse
531 Kurse zum Vergleich
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