Data Science Foundation BootCamp
In 18 Tagen vom Python-Einstieg zum eigenen Data-Science-Projekt mit Modellbewertung und Power-BI-Reporting
Die wichtigsten Themen
Python für Data Science
Daten mit pandas bereinigen
ML-Modelle mit scikit-learn
Modellmetriken interpretieren
Power-BI-Berichte erklären
Abschlussprojekt umsetzen
Überblick Das Data Science Foundation BootCamp führt in 18 Tagen von Python-Grundlagen zu einem eigenen Data-Science-Projekt. Du arbeitest mit Python 3, Jupyter Notebook, VS Code, NumPy, pandas, SQL, scikit-learn und Power BI....
Das Data Science Foundation BootCamp führt in 18 Tagen von Python-Grundlagen zu einem eigenen Data-Science-Projekt. Du arbeitest mit Python 3, Jupyter Notebook, VS Code, NumPy, pandas, SQL, scikit-learn und Power BI. Der rote Faden bleibt durchgehend derselbe: Daten sauber übernehmen, nachvollziehbar vorbereiten, passende Modelle trainieren, Ergebnisse prüfen und verständlich präsentieren.
Der Einstieg beginnt mit der Entwicklungsumgebung, virtuellen Umgebungen, Paketverwaltung und Code-Struktur. Danach verarbeitest du Daten aus Dateien, Datenbanken und Schnittstellen, bereinigst fehlende Werte, transformierst Merkmale und baust Auswertungen auf, die auch im Team nachvollziehbar bleiben. Im Machine-Learning-Teil geht es um Klassifikation, Regression, Clustering, Zeitreihen, Modellbewertung, Overfitting, Datenqualität und den verantwortungsvollen Umgang mit Prognosen.
Für die Ergebnispräsentation verbindet das BootCamp Python-Auswertungen mit Power BI. Du lernst, Diagramme, Dashboards und Berichte fachlich zu begründen, statt nur Visuals aneinanderzureihen. Im Abschlussprojekt entsteht ein durchgängiger Ablauf von der Datenübernahme über Feature Engineering und Modelltraining bis zur Interpretation der Resultate. Wenn Reporting und Business Analytics stärker im Vordergrund stehen, ist das BootCamp Data Analyst mit Python und Power BI die passendere Alternative. Prüfe die nächsten Termine oder frage eine Firmenschulung an, wenn du das Data Science BootCamp für dein Team buchen möchtest.
Die Themen Fragestellungen im Unternehmenskontext · Rollen im Data-Science-Projekt · Jupyter Notebook und VS Code · Virtuelle Umgebungen und Paketverwaltung · Reproduzierbare Projekt-Setups · Variablen und Grunddatentypen...
Data-Science-Prozess und Arbeitsumgebung
- Fragestellungen im Unternehmenskontext
- Rollen im Data-Science-Projekt
- Jupyter Notebook und VS Code
- Virtuelle Umgebungen und Paketverwaltung
- Reproduzierbare Projekt-Setups
Python-Grundlagen für Datenarbeit
- Variablen und Grunddatentypen
- Kontrollstrukturen und Iterationen
- Funktionen mit Parametern
- Exceptions und Debugging
- Module und Imports
Code-Qualität und Zusammenarbeit
- PEP-8-konforme Code-Struktur
- Typannotationen und sprechende Namen
- Linting und Formatierung
- Git-Grundlagen und Branches
- Dokumentation für Analyseprojekte
NumPy und statistische Grundlagen
- Array-Indizierung und Slicing
- Broadcasting für Vektorisierung
- Lage- und Streuungsmaße
- Verteilungen und Kennzahlen
- Numerische Berechnungen mit NumPy
Datenimport, pandas und SQL
- CSV-, Excel- und Textimporte
- pandas-Series und DataFrames
- Indexierung und Datentypen
- Filterung und Aggregationen
- SQL-Abfragen mit JOINs
- Datenübergabe an Python
Datenbereinigung und Feature Engineering
- Fehlende Werte und Duplikate
- Ausreißer und Datenqualität
- Datumswerte und Kategorien
- Transformationen für Modellmerkmale
- Train-Test-Splits ohne Leakage
Explorative Analyse und Visualisierung
- Explorative Kennzahlen und Verteilungen
- Diagrammauswahl nach Aussageziel
- Visualisierung mit matplotlib
- Visualisierung mit seaborn
- Interpretation statt Chart-Sammlung
Machine Learning mit scikit-learn
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Pipelines mit Preprocessing
- Klassifikation mit passenden Metriken
- Regression und Fehlermaße
- Clustering und Segmentierung
Modellbewertung und Verantwortung
- Cross-Validation und Vergleichsmodelle
- Overfitting und Underfitting
- Konfusionsmatrix und ROC-AUC
- Feature Importance und Erklärbarkeit
- Datenqualität und Bias-Risiken
- Grenzen von Modellprognosen
Zeitreihen und Prognosen
- Zeitindex und Resampling
- Trend, Saison und Ausreißer
- Lag-Features und rollierende Werte
- Train-Test-Splits für Zeitreihen
- Bewertung von Prognosemodellen
Power BI und Ergebnispräsentation
- Power-BI-Berichte und Dashboards
- Datenmodell und Beziehungen
- Interaktionen und Filterlogik
- Python-Visuals mit Grenzen
- Storytelling für Analyseergebnisse
Schnittstellen, Betrieb und Abschlussprojekt
- REST-APIs und Datenabruf
- Datenbanken als Analysequellen
- Logging und Tests
- Projektübergabe und Dokumentation
- Abschlussprojekt mit Ergebnispräsentation
Zielgruppe
- Du bist Controlling-Fachkraft und wechselst von Excel zu Python
- Du entwickelst BI-Reports und brauchst belastbare Analysemodelle
- Du arbeitest in IT-nahen Datenprojekten mit Python-Bezug
- Du betreust Fachbereichsdaten und willst Prototypen erstellen
- Du planst als Quereinsteigerin oder Quereinsteiger den Data-Science-Einstieg
Das lernst du
- Python-Programme für Data-Science-Aufgaben strukturiert aufbauen
- Daten mit NumPy, pandas und SQL bereinigen
- Feature Engineering für belastbare Modellmerkmale anwenden
- Klassifikation, Regression, Clustering und Zeitreihen umsetzen
- Modelle mit Metriken bewerten und Grenzen erklären
- Abschlussprojekt mit Power-BI-Bericht adressatengerecht präsentieren
So arbeiten wir
Das BootCamp verbindet fachliche Einführung, Live-Demonstrationen, angeleitete Übungen und eigenständige Projektarbeit. In den Übungen arbeitest du mit realitätsnahen Datensätzen und wiederholbaren Abläufen für Datenaufbereitung, Modelltraining und Reporting.
- Schrittweise Vermittlung durch erfahrene Trainer
- Hands-on-Übungen mit Python, Jupyter Notebook und VS Code
- Arbeit mit pandas, scikit-learn und Power BI
- Code-Reviews, Fehleranalyse und typische Stolpersteine
- Transferaufgaben zu Datenbereinigung und Modelltraining
- Abschlussprojekt mit Feedback zum Vorgehen und zur Präsentation
Empfohlene Vorkenntnisse
- Sicherer Umgang mit Betriebssystem, Dateien und Ordnerstrukturen
- Analytisches Grundverständnis für Tabellen und Kennzahlen
- Bereitschaft, mathematische und statistische Konzepte praktisch anzuwenden
- Programmiererfahrung hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Grundkenntnisse in Excel, Reporting, Datenbanken oder SQL hilfreich
- Eigener Laptop mit Installationsrechten, sofern keine Trainingsumgebung bereitsteht
- Vorbereitung bei fehlender Programmiererfahrung: Python 3 Grundkurs intensiv
Dein Fahrplan
- Data-Science-Prozess, Rollen und typische Unternehmensfragen
- Python 3, Jupyter Notebook, VS Code und virtuelle Umgebungen
- Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und Funktionen
- Objektorientierte Grundlagen und Projektstruktur
- Code-Organisation, PEP 8 und Git-Grundlagen
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Data Science Foundation BootCamp
Ist das Data Science BootCamp für Einsteiger geeignet?
Ja, das Data Science BootCamp eignet sich für Einsteiger mit analytischem Grundverständnis. Der Start umfasst Python-Grundlagen, Entwicklungsumgebung, Syntax, Datenstrukturen und Projektorganisation. Programmiererfahrung erleichtert den Einstieg, wird aber nicht zwingend vorausgesetzt.
Wie lange dauert die Data Science Bootcamp Schulung?
Die Data Science Bootcamp Schulung dauert 18 Tage. Die Zeit ist aufgeteilt in Python-Grundlagen, Datenaufbereitung, Machine Learning, Power BI, Betriebskonzepte und ein Abschlussprojekt.
Was kostet ein Data Science BootCamp?
Der Preis für das Data Science BootCamp steht bei den aktuellen Terminen oder wird für eine Firmenschulung individuell kalkuliert. Entscheidend sind Termin, Durchführungsform und die gewünschte Anpassung an Team- oder Projektschwerpunkte.
Welche Tools werden im Data Science BootCamp eingesetzt?
Im Seminar werden Python 3, Jupyter Notebook, VS Code, NumPy, pandas, scikit-learn und Power BI eingesetzt. Je nach Übung kommen SQL, Git, REST APIs, Visualisierungsbibliotheken und Werkzeuge zur Code-Qualität hinzu.
Was kann ich nach 18 Tagen konkret umsetzen?
Nach 18 Tagen kannst du ein Data-Science-Projekt von der Datenübernahme bis zur Ergebnispräsentation strukturiert umsetzen. Dazu gehören Datenbereinigung mit pandas, Modelltraining mit scikit-learn, Bewertung mit passenden Metriken und ein verständlicher Bericht in Power BI.
Wird im BootCamp auch Machine Learning praktisch umgesetzt?
Ja, Machine Learning wird mit Python und scikit-learn praktisch umgesetzt. Behandelt werden Klassifikation, Regression, Clustering, Zeitreihen, Datenaufteilung, Feature Engineering, Modelltraining, Validierung und Interpretation der Ergebnisse.
Gibt es eine offizielle Zertifizierung nach dem Data Science Foundation BootCamp?
Nein, für dieses BootCamp ist keine herstellergebundene offizielle Zertifizierungsprüfung hinterlegt. Der Schwerpunkt liegt auf anwendbaren Fähigkeiten, Übungen mit Datensätzen und einem Abschlussprojekt, das die erarbeiteten Kompetenzen zusammenführt.
Welche Alternative passt, wenn weniger Python-Programmierung gewünscht ist?
Wenn Reporting und Business Analytics stärker im Vordergrund stehen, passt das BootCamp Data Analyst mit Python und Power BI. Wenn Automatisierung und Anwendungen ohne klassische Softwareentwicklung wichtiger sind, ist das BootCamp NoCode und Low Code Entwicklerinnen und Entwickler die passendere Richtung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
Passende Schulungen nach dem Kurs
Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
NOCH FRAGEN?
Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.
Michaela Berger
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