Data Science mit Python

Regression, Klassifikation und Clustering sind die drei Verfahrensfamilien, um die sich Data Science mit Python in diesem Kurs ordnet. Statistische Grundbegriffe bilden das Fundament, Python-Bibliotheken setzen die Verfahren auf realen Datensätzen um. Der Python Kurs ist damit auf die Modellentwicklung ausgerichtet: vom aufbereiteten Datensatz bis zum trainierten und bewerteten Modell.

Kompetenzziele

Zentrale Begriffe der statistischen Datenauswertung wie Verteilung und Streuung anwenden
Komplexe Datensätze für die Modellbildung bereinigen und strukturieren
Python programmieren lernen anhand eigener Analyse-Skripte
Daten aus SQL-Datenbanken in die Skripte einbinden
Regressionsmodelle für kontinuierliche Zielgrößen aufstellen
Klassifikationsverfahren und Clustering-Techniken vergleichen und anwenden
Modellergebnisse in einem interaktiven Dashboard präsentieren

Themen und Zusammenhänge

Im Data Science Kurs werden Statistik und Programmierung verknüpft: Begriffe wie Verteilung, Mittelwert und Streuung werden direkt in Python-Code übersetzt, Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn übernehmen Aufbereitung, Berechnung und Modelltraining. Regression schätzt Zusammenhänge zwischen Variablen, Klassifikation ordnet Datensätze Kategorien zu, Clustering findet Gruppen ohne vorgegebene Zielgröße.

Das Programmieren in Python wird an konkreten Analyseaufgaben gelernt: Eigene Skripte lesen Daten aus SQL-Datenbanken ein, trainieren Modelle und bereiten Ergebnisse auf. Den Abschluss bilden die Analyse realer Datensätze, die Darstellung in einem Dashboard mit Power BI und der Einsatz KI-gestützter Verfahren als Erweiterung der statistischen Modelle.

Berufliche Perspektiven

Einsatzfelder bestehen in Fachbereichen, die Fragestellungen mit statistischen Modellen und Python beantworten.

Data Scientist mit Schwerpunkt Regression, Klassifikation und Clustering
Analyst:in für statistische Modellierung in Fachabteilungen
Datenspezialist:in für die Aufbereitung komplexer Datensätze mit Python
Fachreferent:in für datenbasierte Entscheidungsvorlagen

Kategorie

Kursart: Weiterbildungsangebot
Systematik: Computer-/IT-Aufbauwissen
Datenbankadministration - allgemein
Datenbankentwicklung, -programmierung - allgemein
Bildungsart: Fortbildung/Qualifizierung
Schulart: Einrichtung der beruflichen Weiterbildung

Gesamtkosten

Kosten: 2.000 €
Kosten Bemerkung: Kosten können von Unternehmen übernommen werden

Abschluss & Zulassung

Abschlussart: Zertifikat „Data Science Professional mit Python“ mit Leistungsnachweis von Lutz + Grub
Abschlussbezeichnung: Zertifikat „Data Science Professional mit Python“ mit Leistungsnachweis
Anrechnung: Zertifikat „Data Science Professional mit Python“ mit Leistungsnachweis
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Data Science Professional mit Python“ mit Leistungsnachweis

Sonstiges

Zugang: Eine schriftl. Bewerbung mit Lebenslauf
Unverbindliches Aufnahme- und Beratungsgespräch
Zielgruppe: Berufserfahrene, Berufseinsteiger:innen, Studienabbrecher- und Absolvent:innen, Quereinsteiger:innen mit Interesse an Daten, KI, Programmierung und analytischen Prozessen