Data Science und Machine Learning

Kompetenzziele

• Datenbestände mit SQL abfragen und als Grundlage für Business Intelligence strukturieren
• Statistische Verfahren in Python zur Bildung komplexer Datenmodelle einsetzen
• Machine-Learning-Algorithmen passend zur Fragestellung auswählen und trainieren
• Prognosen aus dem Zusammenspiel von Python und Statistik ableiten
• Wiederkehrende Schritte der Modellierung automatisieren
• Modellergebnisse in einem Dashboard mit Power BI aufbereiten

Themen und Zusammenhänge

Der Data Science Kurs folgt dem Weg vom Datenbestand zum Modell. Am Anfang stehen Datenbanken und SQL als strukturierte Datenquelle. Mit Python und Statistik entstehen daraus Datenmodelle, die anschließend mit Machine-Learning-Algorithmen trainiert und für Vorhersagen genutzt werden. Die Automatisierung des Modellierungsprozesses verbindet die einzelnen Schritte zu einem wiederholbaren Ablauf.

Im abschließenden Projekt wird Machine Learning an einem eigenen Anwendungsfall umgesetzt: Daten werden aufbereitet, ein Modell programmiert und trainiert, KI-Verfahren eingebunden und die Ergebnisse in Power BI präsentiert. Die Weiterbildung zu Machine Learning zeigt damit, wie Data Science und Machine Learning Geschäftsprozesse in Wirtschaft und Technik datenbasiert unterstützen.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder liegen in Fachbereichen, die Modelle für Prognosen und Mustererkennung entwickeln oder nutzen.

• Data Scientist für Modellbildung und Vorhersagen in Wirtschaft und Technik
• Machine-Learning-Spezialist:in für Auswahl und Training von Algorithmen
• Datenanalyst:in mit Schwerpunkt prädiktive Modelle
• Prozessanalyst:in für die datengetriebene Verbesserung von Geschäftsprozessen