KI für Big Data & Data Science

Big Data & Data Science verbindet Statistik, Programmierung und Domänenwissen mit einer klaren Zielsetzung: aus Daten verlässliche Erkenntnisse und handlungsfähige Modelle zu machen. Die Kurse in dieser Kategorie decken den Weg von der Datenquelle bis zur Entscheidung ab, inklusive typischer Stolpersteine wie Datenqualität, Bias, fehlende Reproduzierbarkeit und unklare Zielmetriken.

Im Fokus stehen praxisnahe Kompetenzen: Daten verstehen und vorbereiten (ETL/ELT, Feature Engineering), explorative Analysen, Modellierung mit klassischen Verfahren und Machine Learning, sowie die Bewertung von Modellen mit passenden Metriken. Ergänzend lernen Sie, wie Ergebnisse kommuniziert werden, etwa über Dashboards, Storytelling mit Daten und verständliche Modellinterpretation.

Für viele Rollen entscheidend ist außerdem die Umsetzung im Betrieb: Versionierung, Experiment-Tracking, Monitoring, Data Pipelines und Zusammenarbeit zwischen Data Science, Data Engineering und Fachbereichen. So entstehen Lösungen, die nicht im Notebook enden, sondern im Prozess wirken.

Weiterbildungen in Big Data & Data Science richten sich an alle, die datenbasierte Entscheidungen nicht dem Zufall überlassen wollen. Unternehmen sammeln heute Daten aus ERP, CRM, Sensorik, Web-Tracking oder Logfiles, doch der Nutzen entsteht erst durch saubere Datenmodelle, belastbare Analysen und nachvollziehbare Prognosen. Genau hier setzt diese Kurs-Kategorie an: Sie lernen, wie aus Rohdaten verwertbare Datensätze werden, wie Hypothesen geprüft werden und wie Modelle so gebaut werden, dass sie im Fachbereich akzeptiert und im Betrieb stabil laufen.

Zentrale Themen sind Data Wrangling, explorative Datenanalyse (EDA), statistische Grundlagen, supervised und unsupervised Learning, Time Series Forecasting, NLP sowie Modellbewertung mit Metriken wie Precision/Recall, ROC-AUC oder MAPE. Ebenso wichtig: Data Governance, Datenschutz und der verantwortungsvolle Umgang mit Bias und Fairness, damit Ergebnisse nicht nur „gut aussehen“, sondern belastbar sind. Für viele Projekte ist zudem MLOps entscheidend, etwa durch Versionierung, CI/CD für Modelle, Monitoring von Drift und reproduzierbare Pipelines.

Wer in Data Science weiterkommen will, braucht mehr als Tool-Wissen. Diese Trainings zielen auf Fähigkeiten, die in Projekten zählen: Problem-Framing, saubere Zielgrößen, Stakeholder-Kommunikation, Interpretierbarkeit und die Übersetzung von Analysen in konkrete Entscheidungen. Ob Sie als Analyst, Data Scientist, Product Owner, Data Engineer oder Führungskraft arbeiten: Mit den passenden Big-Data- und Data-Science-Kursen schaffen Sie die Grundlage, um Datenprodukte zu entwickeln, die messbaren Business-Impact liefern.