Von Rohdaten zu belastbaren Modellen, Dashboards und Entscheidungen für echte Data-Science-Projekte
Alle Kurse anzeigenBig Data & Data Science heißt: Daten nicht nur sammeln, sondern fachlich sauber nutzbar machen. In dieser Kategorie findest du Schulungen für den Weg von der Datenaufbereitung über explorative Analysen und Machine-Learning-Modelle bis zur produktiven Nutzung in Fachbereichen. Entscheidend ist dabei nicht das einzelne Tool, sondern die Fähigkeit, Datenqualität, Zielmetriken, Modellbewertung und Kommunikation zusammenzudenken.
Die Trainings unterstützen dich dabei, datenbasierte Use Cases realistisch einzuschätzen, Analysen reproduzierbar aufzubauen und Ergebnisse so zu erklären, dass daraus tragfähige Entscheidungen entstehen. Für den methodischen Einstieg eignet sich besonders der Python Data Science Grundkurs mit Pandas, Numpy & Co.; wer Modelle entwickeln und bewerten möchte, findet passende Vertiefung im Python Machine Learning Grundkurs.
Datenqualität, Modellierung und MLOps so verbinden, dass KI-Analysen im Betrieb tragen
Modelle entwickeln, bewerten und zuverlässig in analytische Entscheidungen überführen
Von Lakehouse bis Streaming: Big-Data-Architekturen planen, integrieren und für KI-Workloads belastbar betreiben
Von Python-Basics bis scikit-learn: Daten auswerten, visualisieren und erste ML-Modelle trainieren
ML-Modelle mit Python, scikit-learn und TensorFlow/Keras anhand nachvollziehbarer Unternehmensfälle entwickeln
Mathematik, Python und Machine Learning praxisnah verbinden, um Modelle fundiert aufzubauen
Von Tensoren bis CNNs: Deep-Learning-Modelle in PyTorch verstehen, trainieren und bewerten
Neuronale Netze mit Python aufbauen, trainieren und für erste TensorFlow-Projekte belastbar einsetzen
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
Deep Learning mit Python praxisnah lernen: von Datenaufbereitung bis TensorFlow und Keras
LLMs sicher einordnen, Modellwahl treffen und eigene Daten mit RAG oder Briefing-Files nutzen
Daten aufbereiten, KI-Modelle einordnen und Analyseergebnisse überzeugend visualisieren
Von E-Mail bis PDF: du baust robuste KI-Workflows für Erfassung, Prüfung und Übergabe an ERP, CRM und DMS.
Vom KI-Anwendungsfall zum belastbaren Modell: CRISP-DM, KNIME und Datenqualität praxisnah einordnen
Robuste Intent-Erkennung, Entity Extraction und NLU-Evaluation für Chatbots, RAG und Agenten
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Baue robuste ML-Datenprozesse mit Datenqualität, Label-Strategien, Feedback-Loops und verbindlichen Datenverträgen
Offizielles Microsoft Training: Entwickle skalierbare Fabric-Datenlösungen mit Lakehouse, Data Warehouse, KQL und CI/CD
Offizielles Microsoft Training
In diesem Kurs werden die Grundlagen in Bezug auf Machine Learning und künstliche Intelligenz (AI) und die Services in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen entsprechende Lösungen erstellt werden können. Der..
Governance, Sicherheit und Kapazitäten für einen stabilen Microsoft-Fabric-Betrieb gezielt steuern
Baue Datenprodukte, Governance und Plattform-Entscheidungen so auf, dass KI-Projekte zuverlässig liefern.
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Berichte, Analysen, Präsentationen und E-Mails mit Copilot gezielt vorbereiten und verbessern
Prüfungsfälle sicher lösen: Statistik, ML, Datenpipelines, MLOps und Governance gezielt verbinden
Prüfungsnah zur DA0-002: Datenqualität, Reporting, Governance und KI-/NLP-Grundlagen trainieren
Offizielles Microsoft Training: ML-Modelle auf Spark-Daten trainieren, bewerten und mit MLflow für den produktiven Einsatz vorbereiten
ML-Modelle mit SageMaker, MLOps und Monitoring zuverlässig auf AWS produktionsreif machen
Trainiere, optimiere und deploye ML-Modelle praxisnah mit SageMaker und AWS-Workflows
Produktionsreife GenAI-Lösungen mit Amazon Bedrock, RAG, AgentCore und Guardrails umsetzen
Entwickle praxisnahe Gen-KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock, RAG, LangChain und Guardrails auf AWS
Von I/Q-Daten zu belastbaren Hinweisen: Detektion, Klassifikation, Attribution
Datengetriebene Entscheidungen verstehen, KI-Potenziale bewerten und souverän mit der IT kooperieren
Praxisnaher Einstieg in Data Mining, Datenanalyse und Statistik für den Data-Science-Start
Baue Qdrant-RAG mit Payload-Filtern und Self-Hosting-Routinen für produktive Vektor-Suche
ML-Grenzen, AGI, GenAI und neue Lernverfahren realistisch einordnen in einem Tag
Von Feature Store bis RAG: NoSQL-Datenmodelle für KI-Systeme mit stabiler Latenz und Governance
In 4 Tagen Daten mit Python analysieren, auswerten und überzeugend visualisieren
AutoML praxisnah steuern: von Datenqualität und Metriken bis Erklärbarkeit, Drift und Betrieb.
Entwickle RL-Agenten mit stabilen Trainings, sauberem Reward Design und belastbarer Evaluation
Von Varianz bis Nachbarschaft: PCA und t-SNE gezielt einsetzen und Visualisierungen sauber deuten
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
Baue eine belastbare Datenbasis für KI: vom Rohdaten-Import bis zu kuratierten, sicheren Trainingsdaten in der Cloud.
ML-Workflows von BigQuery bis Monitoring in Google Vertex AI stabil planen, automatisieren und betreiben
Vortrainierte Modelle gezielt anpassen, Trainingsaufwand senken und den Weg in den Betrieb absichern
Von Rohdaten zu messbaren Segmenten, die KI-Teams begründen, nutzen und überwachen
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Big Data & Data Science verbindet Statistik, Programmierung, Datenarchitektur und Domänenwissen mit einer klaren Zielsetzung: aus Rohdaten verlässliche Erkenntnisse, Prognosen und handlungsfähige Modelle zu entwickeln. Die Schulungen in dieser Kategorie decken den Weg von der Datenquelle bis zur Entscheidung ab. Dazu gehören typische Stolpersteine wie uneinheitliche Datenformate, fehlende Datenqualität, Bias, unklare Zielmetriken, schwer nachvollziehbare Modelle und Analysen, die im Fachbereich nicht anschlussfähig sind.
Im Mittelpunkt stehen Kompetenzen, die in Data-Science-Projekten über den Erfolg entscheiden: Daten verstehen und vorbereiten, ETL- und ELT-Prozesse einordnen, Feature Engineering anwenden, explorative Datenanalyse durchführen und Modelle mit passenden Metriken bewerten. Ergänzend geht es um verständliche Ergebnisdarstellung, Modellinterpretation und datenbasiertes Entscheiden. Für Rollen an der Schnittstelle zwischen Analyse und Management bietet die Schulung Data-Driven Entscheiden: Datenkompetenz für Fach- und Führungskräfte einen geeigneten Einstieg.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Umsetzung im Betrieb. Data-Science-Lösungen entfalten ihren Nutzen erst, wenn sie reproduzierbar entwickelt, sauber versioniert, überwacht und in Prozesse integriert werden. Themen wie Experiment-Tracking, Data Pipelines, Monitoring, Drift-Erkennung und Zusammenarbeit zwischen Data Science, Data Engineering und Fachbereichen sind daher zentral. Für produktive Modellumgebungen bieten sich ergänzend MLOps Engineering on AWS und MLOps auf Azure an.
Für den Einstieg eignen sich Schulungen, die Datenaufbereitung, explorative Analyse und erste Modellierung nachvollziehbar verbinden. Besonders hilfreich sind solide Grundlagen in Tabellenlogik, Statistik und Python. Der Python Data Science Grundkurs ist sinnvoll, wenn der methodische Einstieg mit Pandas, Numpy und typischen Data-Science-Workflows im Vordergrund steht.
Big Data beschreibt große, heterogene oder schnell wachsende Datenmengen und die dafür nötigen Plattformen. Data Engineering erstellt Datenpipelines, Datenmodelle und technische Grundlagen. Data Science nutzt diese Daten für Analysen, Prognosen, Klassifikation, Clustering oder Entscheidungsunterstützung und bewertet die Ergebnisse fachlich sowie methodisch.
Hilfreich sind grundlegende Statistikkenntnisse, sicherer Umgang mit Daten und erste Erfahrung mit SQL oder Tabellenanalysen. Fortgeschrittene Trainings setzen häufig Python, R oder erste Machine-Learning-Erfahrung voraus. Für MLOps-Schulungen sind zusätzlich Kenntnisse in Cloud-Plattformen, Deployment-Prozessen oder Software-Entwicklung von Vorteil.
Python ist in vielen Data-Science-Projekten die zentrale Sprache für Datenaufbereitung, Analyse, Visualisierung und Machine Learning. Bibliotheken wie Pandas, Numpy, scikit-learn oder PyTorch unterstützen typische Arbeitsschritte vom Datensatz bis zum Modell. Deshalb sind Python-Grundlagen für viele weiterführende Data-Science-Schulungen besonders wertvoll.
MLOps wird wichtig, sobald Modelle nicht nur im Notebook getestet, sondern produktiv genutzt werden. Dann zählen Versionierung, reproduzierbare Pipelines, Monitoring, Drift-Erkennung und saubere Übergaben zwischen Data Science, Data Engineering und Betrieb. Für produktive Umgebungen bieten sich spezialisierte Trainings wie MLOps Engineering on AWS oder MLOps auf Azure an.
Gute Data-Science-Kommunikation verbindet passende Metriken, nachvollziehbare Visualisierungen und eine klare Aussage zum fachlichen Nutzen. Dashboards, Storytelling mit Daten und Modellinterpretation helfen dabei, Analyseergebnisse für Fachbereiche, Management und Projektteams nutzbar zu machen.
Entscheidend sind saubere Datenqualität, geeignete Zielgrößen, passende Features, nachvollziehbare Modellbewertung und ein kritischer Blick auf Bias und Fairness. Zusätzlich braucht es reproduzierbare Experimente und Monitoring, damit Modelle im Betrieb nicht unbemerkt an Qualität verlieren.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Weiterbildungen in Big Data und Data Science richten sich an Fachkräfte, die datenbasierte Entscheidungen methodisch absichern und Analyseergebnisse in nutzbare Lösungen überführen. Unternehmen arbeiten mit Daten aus ERP, CRM, Sensorik, Web-Tracking, Logfiles oder Cloud-Plattformen. Der Nutzen entsteht jedoch erst durch saubere Datenmodelle, belastbare Analysen, passende Visualisierungen und nachvollziehbare Prognosen. Diese Kategorie bündelt Schulungen, die genau diese Fähigkeiten systematisch aufbauen.
Zentrale Themen sind Data Wrangling, explorative Datenanalyse, statistische Grundlagen, supervised und unsupervised Learning, Time Series Forecasting, Natural Language Processing und Modellbewertung mit Metriken wie Precision, Recall, ROC-AUC oder MAPE. Ebenso wichtig sind Data Governance, Datenschutz, Bias, Fairness und Reproduzierbarkeit. Wer Grundlagen der Mustererkennung und Analyseverfahren vertiefen möchte, findet im Data Mining Einführungskurs einen passenden Einstieg.
Für erfolgreiche Data-Science-Projekte reicht Tool-Wissen allein nicht aus. Relevante Fähigkeiten sind Problem-Framing, saubere Zielgrößen, Stakeholder-Kommunikation, Interpretierbarkeit und die Übersetzung von Analysen in konkrete Entscheidungen. Visualisierungen und verständliches Storytelling helfen dabei, Ergebnisse im Fachbereich nutzbar zu machen, etwa mit dem Training From Data to Insight: Visualisierung & Storytelling. Ergänzende Angebote finden sich außerdem in der Kategorie Data Science & KI-Datenanalyse sowie in den Python Schulungen.
