Data Science Foundation BootCamp
Praxisnaher Einstieg in Python, Datenanalyse, Machine Learning und Power BI für Unternehmensprojekte
Autorisierter Partner
Die wichtigsten Themen
Python-Grundlagen für Data Science
pandas, NumPy und Datenaufbereitung
Machine-Learning-Modelle trainieren
Modellbewertung und Interpretation
Datenvisualisierung mit Power BI
APIs, Datenbanken und Betriebskonzepte
Überblick
Das Data Science Foundation BootCamp vermittelt in 18 Tagen die zentralen Grundlagen für den professionellen Einstieg in Data Science mit Python. Im Mittelpunkt stehen Python-Programmierung, Datenaufbereitung mit pandas und NumPy, Datenvisualisierung, Machine Learning mit scikit-learn sowie die praktische Umsetzung in nachvollziehbaren Projektstrukturen. Damit eignet sich das Data Science BootCamp für Fachkräfte, die Daten im Unternehmenskontext analysieren, Modelle verstehen und belastbare Ergebnisse präsentieren möchten.
Der Einstieg beginnt bei Python 3, Entwicklungsumgebungen wie Jupyter Notebook und VS Code, virtuellen Umgebungen, Paketen und sauberer Code-Struktur. Darauf aufbauend werden Daten aus Dateien, Datenbanken und Schnittstellen verarbeitet, bereinigt, transformiert und ausgewertet. Im Machine-Learning-Teil werden Klassifikation, Regression, Clustering, Zeitreihen, Modellbewertung, Overfitting, Datenqualität und verantwortungsvoller Umgang mit Modellergebnissen behandelt.
Für die Präsentation von Analyseergebnissen verbindet das BootCamp Python-Auswertungen mit Power BI und zeigt, wie Visualisierungen, Dashboards und Berichte fachlich sinnvoll aufgebaut werden. Ein Abschlussprojekt führt die Inhalte zusammen: von der Datenübernahme über Feature Engineering und Modelltraining bis zur Interpretation der Ergebnisse. Wer stärker in Reporting und Business Analytics einsteigen möchte, findet im BootCamp Data Analyst mit Python und Power BI eine passende Ergänzung. Für Automatisierung ohne klassische Softwareentwicklung ist das BootCamp NoCode und Low Code Entwicklerinnen und Entwickler thematisch verwandt.
Wer hier richtig ist
- Fachkräfte aus Controlling, Reporting, Business Intelligence, IT, Produktmanagement, Vertrieb oder Operations, die Daten systematisch analysieren möchten
- Analystinnen und Analysten, die von Excel-basierten Auswertungen zu Python, pandas, Machine Learning und Power BI wechseln wollen
- Projektmitarbeiterinnen und Projektmitarbeiter, die Data-Science-Anforderungen besser verstehen und eigene Prototypen umsetzen möchten
- IT-nahe Mitarbeitende, die Python für Datenaufbereitung, Automatisierung, Modellierung und Schnittstellenarbeit einsetzen möchten
- Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit analytischem Hintergrund, die ein strukturiertes Bootcamp in Data Science suchen
- Personen, die einen stärkeren Reporting-Schwerpunkt planen, können alternativ das BootCamp Data Analyst mit Python und Power BI prüfen
Das lernst du
- Python-Programme für typische Data-Science-Aufgaben schreiben, strukturieren und ausführen
- Daten mit NumPy und pandas importieren, bereinigen, transformieren, aggregieren und auswerten
- SQL-Abfragen verstehen und Daten aus relationalen Quellen in Python weiterverarbeiten
- Klassifikations-, Regressions-, Clustering- und Zeitreihenaufgaben fachlich einordnen und mit scikit-learn umsetzen
- Modelle mit geeigneten Metriken bewerten, Overfitting erkennen und Ergebnisse nachvollziehbar interpretieren
- Datenvisualisierungen in Python und Power BI erstellen und Analyseergebnisse adressatengerecht präsentieren
- Python-Projekte mit sauberer Ordnerstruktur, Abhängigkeiten, Dokumentation, Tests und Versionsverwaltung aufbauen
- Ein durchgängiges Abschlussprojekt von der Datenaufbereitung bis zur Präsentation der Ergebnisse realisieren
Die Themen Data-Science-Grundlagen: typische Fragestellungen, Datenquellen, Analyseprozess und Rollen im Projekt · Python-Arbeitsumgebung: Installation, Jupyter Notebook, VS Code, virtuelle Umgebungen und Paketverwaltung...
Tag 1: Einstieg in Data Science und Python
- Data-Science-Grundlagen: typische Fragestellungen, Datenquellen, Analyseprozess und Rollen im Projekt
- Python-Arbeitsumgebung: Installation, Jupyter Notebook, VS Code, virtuelle Umgebungen und Paketverwaltung
- Erste Programme: Skripte ausführen, Notebook-Zellen nutzen, Fehler lesen und Ergebnisse dokumentieren
Tag 2: Python-Syntax und Grunddatentypen
- Sprachgrundlagen: Variablen, Zahlen, Zeichenketten, boolesche Werte und Typumwandlungen
- Operatoren und Ausdrücke: Vergleiche, logische Verknüpfungen, Berechnungen und Formatierung
- Praxisübungen: kleine Analyseaufgaben, Eingaben prüfen und Ausgaben strukturiert erzeugen
Tag 3: Kontrollstrukturen, Funktionen und Fehlerbehandlung
- Ablauflogik: if-Abfragen, Schleifen, Iteration über Datenstrukturen und typische Kontrollmuster
- Funktionen: Parameter, Rückgabewerte, Scope, Docstrings und Wiederverwendbarkeit
- Fehlerbehandlung: Exceptions, Validierung, Debugging und robuste Verarbeitung fehlerhafter Daten
Tag 4: Datenstrukturen und objektorientierte Grundlagen
- Python-Collections: Listen, Tupel, Dictionaries, Sets und passende Einsatzbereiche
- Objektorientierung: Klassen, Objekte, Attribute, Methoden und einfache Modellierung fachlicher Daten
- Code-Organisation: Module, Imports, Projektordner und Trennung von Logik und Ausführung
Tag 5: Professionelles Arbeiten mit Python-Projekten
- Projektstruktur: reproduzierbare Setups, Requirements, pyproject-Grundlagen und Konfigurationsdateien
- Code-Qualität: PEP 8, Typannotationen, sprechende Namen, Linting und Formatierung
- Zusammenarbeit: Git-Grundlagen, Versionsstände, Branches und nachvollziehbare Änderungen
Tag 6: NumPy und numerische Datenverarbeitung
- Arrays und Vektorisierung: NumPy-Arrays, Indizierung, Slicing, Broadcasting und effiziente Berechnungen
- Statistische Grundlagen: Lage- und Streuungsmaße, Verteilungen und erste Kennzahlen
- Datenimport: CSV, Excel, Textdateien und typische Probleme bei Datentypen und Kodierung
Tag 7: pandas, SQL und Datenaufbereitung
- pandas-Grundlagen: Series, DataFrame, Indizes, Datentypen, Filterung und Aggregationen
- Datenbereinigung: fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer, Datumswerte und kategorische Merkmale
- SQL-Basiswissen: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY und Übergabe von Daten an Python
Tag 8: Machine-Learning-Prozess und Datenqualität
- ML-Grundlagen: überwachtes und unüberwachtes Lernen, Trainingsdaten, Zielvariablen und Features
- Projektvorgehen: Problemdefinition, Baseline, Datenaufteilung, Datenleckage und Reproduzierbarkeit
- Datenqualität: Bias, Repräsentativität, Datenschutz, Dokumentation und fachliche Plausibilisierung
Tag 9: Feature Engineering und Modellvorbereitung
- Vorverarbeitung: Skalierung, Encoding, Imputation, Transformationen und Feature-Auswahl
- scikit-learn-Workflows: Train-Test-Split, Pipelines, ColumnTransformer und wiederholbare Abläufe
- Validierung: Kreuzvalidierung, Metriken, Vergleich von Varianten und Interpretation der Ergebnisse
Tag 10: Klassifikation
- Algorithmen: logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und k-Nearest Neighbors
- Bewertung: Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, F1-Score und ROC-AUC
- Praxisfall: Klassifikationsmodell trainieren, Schwellenwerte beurteilen und Fehlklassifikationen analysieren
Tag 11: Regression
- Regressionsverfahren: lineare Regression, regularisierte Modelle, Entscheidungsbaum-Regression und Ensemble-Ansätze
- Metriken: MAE, MSE, RMSE, R² und fachliche Bewertung von Prognosefehlern
- Modellverbesserung: Feature Engineering, Hyperparameter, Residuenanalyse und Overfitting erkennen
Tag 12: Clustering und unüberwachtes Lernen
- Clusterverfahren: k-Means, hierarchisches Clustering und dichtebasierte Verfahren im Überblick
- Bewertung: Distanzmaße, Skalierung, Silhouette Score und fachliche Nutzbarkeit von Segmenten
- Anwendung: Kundensegmentierung, Mustererkennung und Visualisierung von Clusterstrukturen
Tag 13: Zeitreihen und Modellinterpretation
- Zeitreihengrundlagen: Trend, Saisonalität, Rolling Windows, Lags und resampling mit pandas
- Prognoseansätze: Baseline-Modelle, Feature-basierte Zeitreihenprognosen und Fehlermessung
- Interpretation: Feature Importance, Modellgrenzen, nachvollziehbare Kommunikation und Risiken automatisierter Entscheidungen
Tag 14: Grundlagen der Datenvisualisierung
- Visualisierungsprinzipien: Diagrammtypen, Skalierung, Farbwahl, Lesbarkeit und zielgruppengerechte Darstellung
- Python-Visualisierung: Matplotlib, seaborn, Plotly-Grundlagen und aussagekräftige Beschriftungen
- Storytelling mit Daten: Kernaussagen ableiten, Unsicherheit darstellen und Fehlinterpretationen vermeiden
Tag 15: Power BI für Data-Science-Ergebnisse
- Power-BI-Grundlagen: Daten laden, modellieren, Beziehungen erstellen und Berichte strukturieren
- Dashboards und Visuals: Kennzahlen, Filter, Slicer, Interaktionen und geeignete Diagramme
- Python und Power BI: Einsatzmöglichkeiten, unterstützte Workflows, Grenzen von Python-Visuals und Veröffentlichungsszenarien
Tag 16: Python in Betriebsumgebungen
- Schnittstellen: Dateien, REST APIs, JSON, Requests, Authentifizierung und Fehlerfälle bei Datenabrufen
- Datenbanken: SQL-Verbindungen, Lese- und Schreibzugriffe, Transaktionen und sichere Verbindungsdaten
- Backend-Grundlagen: Skripte, Services, einfache API-Konzepte und Abgrenzung zu Frontend-Anwendungen
Tag 17: Automatisierung, Tests und Übergabe
- Automatisierte Abläufe: wiederkehrende Datenverarbeitung, Parameter, Logging und Zeitplanung
- Qualitätssicherung: Unit-Tests, Datenchecks, Plausibilitätsprüfungen und Fehlerprotokolle
- Übergabefähigkeit: Dokumentation, README, Abhängigkeiten, Ausführungsanleitung und Wartbarkeit
Tag 18: Abschlussprojekt und Ergebnispräsentation
- Projektumsetzung: Datenübernahme, Bereinigung, Analyse, Modellierung und Visualisierung in einem durchgängigen Beispiel
- Review: Code-Besprechung, Modellbewertung, fachliche Interpretation und Verbesserungsvorschläge
- Transfer: nächste Schritte für eigene Unternehmensdaten, typische Stolpersteine und realistische Einsatzszenarien
So arbeiten wir
Das BootCamp kombiniert fachliche Einführung, Live-Demonstrationen, angeleitete Übungen und eigenständige Projektarbeit. Der Schwerpunkt liegt auf nachvollziehbarer Anwendung im Unternehmensalltag und auf wiederholbarer Arbeit mit realitätsnahen Datensätzen.
- Schrittweise Vermittlung durch erfahrene Trainer mit Praxisbezug
- Hands-on-Übungen in Python, Jupyter Notebook, VS Code, pandas, scikit-learn und Power BI
- Code-Reviews, Fehleranalyse und Besprechung typischer Stolpersteine
- Transferaufgaben zu Datenbereinigung, Modelltraining, Visualisierung und Ergebnisinterpretation
- Abschlussprojekt mit Feedback zu Vorgehen, Code-Struktur, Modellbewertung und Präsentation
- Diskussion von Einsatzgrenzen, Datenschutz, Datenqualität und organisatorischen Anforderungen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Sicherer Umgang mit Windows, macOS oder Linux sowie grundlegende Arbeit mit Dateien und Ordnerstrukturen
- Analytisches Grundverständnis und Bereitschaft, mathematische und statistische Konzepte praktisch anzuwenden
- Programmiererfahrung ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Grundkenntnisse in Excel, Reporting, Datenbanken oder SQL erleichtern den Einstieg
- Für die Übungen wird ein eigener Laptop mit Installationsrechten empfohlen, sofern keine Trainingsumgebung bereitgestellt wird
Dein Fahrplan
Einführung in Data Science, Python 3, Entwicklungsumgebungen, virtuelle Umgebungen, Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, objektorientierte Grundlagen, Projektstruktur und saubere Code-Organisation.
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.
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
- Schulung in vertrauter Umgebung
- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
Fragen und Antworten zu Data Science Foundation BootCamp
Ist das Data Science BootCamp für Einsteiger geeignet?
Ja. Das BootCamp startet mit Python-Grundlagen, Entwicklungsumgebung, Syntax, Datenstrukturen und Projektorganisation. Analytisches Denken und ein sicherer Umgang mit Dateien, Tabellen und grundlegenden Datenbegriffen sind hilfreich. Programmiererfahrung ist von Vorteil, aber keine zwingende Voraussetzung.
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 zusätzlich SQL, Git, REST APIs, Visualisierungsbibliotheken und Werkzeuge zur Code-Qualität zum Einsatz.
Was unterscheidet dieses Bootcamp in Data Science von einem Data Analyst Training?
Dieses BootCamp verbindet Python-Programmierung, Datenmanagement, Machine Learning, Visualisierung und Betriebsgrundlagen. Ein Data Analyst Training legt in der Regel stärkeres Gewicht auf Reporting, Dashboards und Business-Auswertungen. Für diesen Schwerpunkt ist das BootCamp Data Analyst mit Python und Power BI eine passende Alternative.
Wird im BootCamp auch Machine Learning praktisch umgesetzt?
Ja. Klassifikation, Regression, Clustering und Zeitreihen werden nicht nur theoretisch behandelt, sondern mit Python und scikit-learn praktisch umgesetzt. Dazu gehören Datenaufteilung, Feature Engineering, Modelltraining, Validierung, Metriken und Interpretation der Ergebnisse.
Gibt es eine offizielle Zertifizierung nach dem Data Science Foundation BootCamp?
Für dieses BootCamp ist keine herstellergebundene offizielle Zertifizierungsprüfung hinterlegt. Der Schwerpunkt liegt auf anwendbaren Fähigkeiten, praktischen Übungen und einem Abschlussprojekt, das die erarbeiteten Kompetenzen zusammenführt.
Welche Alternativen gibt es, wenn weniger Python-Programmierung gewünscht ist?
Wenn der Schwerpunkt stärker auf Automatisierung, Prozessdigitalisierung und Anwendungen ohne klassische Programmierung liegen soll, passt das BootCamp NoCode und Low Code Entwicklerinnen und Entwickler. Für den Einstieg in klassische Softwareentwicklung ist das .NET Developer BootCamp Basic eine fachlich andere, aber verwandte Option.
Wie praxisnah ist das Data Science BootCamp aufgebaut?
Jeder Themenblock enthält Übungen, Datensätze, Code-Beispiele und Transferaufgaben. Am Ende wird ein Abschlussprojekt umgesetzt, in dem Daten vorbereitet, Modelle trainiert, Ergebnisse visualisiert und fachlich bewertet werden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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.
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Michaela Berger
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