Data Science und Machine Learning - Einführung
Data-Science-Grundlagen verstehen und Machine-Learning-Potenziale für den Berufsalltag bewerten
Die wichtigsten Themen
Data-Science-Grundlagen verstehen
Machine-Learning-Ansätze einordnen
Datenqualität und Risiken erkennen
Use Cases strukturiert bewerten
Praxisbeispiele ohne Programmierung
Überblick Daten bestimmen viele Entscheidungen in Unternehmen, Verwaltungen und technischen Organisationen. In dieser eintägigen Einführung erhältst du einen fundierten Überblick darüber, was Data Science leistet, wie Machine...
Daten bestimmen viele Entscheidungen in Unternehmen, Verwaltungen und technischen Organisationen. In dieser eintägigen Einführung erhältst du einen fundierten Überblick darüber, was Data Science leistet, wie Machine Learning funktioniert und welche Voraussetzungen für sinnvolle Datenprojekte erfüllt sein müssen. Das Seminar ordnet zentrale Begriffe ein, trennt realistische Einsatzmöglichkeiten von überzogenen Erwartungen und zeigt, wie aus Daten belastbare Erkenntnisse entstehen.
Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Beispiele aus Wirtschaft, Forschung und Organisationen: Welche Datenquellen sind geeignet? Welche Fragen lassen sich mit statistischen Verfahren und Machine-Learning-Algorithmen beantworten? Wo liegen typische Risiken bei Datenqualität, Verzerrungen, Interpretation und Automatisierung? Programmierkenntnisse sind für diese Einführung nicht erforderlich. Wenn du anschließend selbst mit Daten arbeiten möchtest, bietet das Seminar Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co. eine passende Vertiefung. Für Datenprozesse im produktiven Umfeld ist außerdem Apache Airflow: Skalierbare Data Pipelines eine sinnvolle Weiterführung.
Die Themen Einordnung weltweiter Datenmengen im Zettabyte-Maßstab · Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten · Datenbanken, Dateien, Sensoren, Logdaten und externe Datenquellen...
Daten, Datenquellen und Datenqualität
- Einordnung weltweiter Datenmengen im Zettabyte-Maßstab
- Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten
- Datenbanken, Dateien, Sensoren, Logdaten und externe Datenquellen
- Datenqualität, Vollständigkeit, Konsistenz und Aussagekraft
- Typische Fehler bei der Interpretation großer Datenmengen
Grundlagen von Data Science
- Rolle von Data Science in Unternehmen und Organisationen
- Von der Fragestellung zur belastbaren Analyse
- Explorative Datenanalyse und Mustererkennung
- Kennzahlen, Visualisierung und Ergebnisinterpretation
- Abgrenzung von Reporting, Business Intelligence und Data Science
Machine-Learning-Konzepte
- Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
- Trainingsdaten, Testdaten und Modellgüte
- Klassifikation, Regression, Clustering und Prognosen
- Überanpassung, Verzerrungen und Grenzen von Modellen
- Erklärbarkeit und verantwortungsvoller Einsatz von Machine Learning
Praxisbeispiele und Einsatzbewertung
- Machine-Learning-Anwendungen im Alltag und im Berufsleben
- Use Cases für Vertrieb, Produktion, Service, Verwaltung und Forschung
- Bewertung von Nutzen, Aufwand, Datenbasis und Risiken
- Übertragung eigener Ideen auf konkrete Arbeitskontexte
- Einordnung von Tools, Plattformen und Projektrollen
Wer hier richtig ist
- Fach- und Führungskräfte, die Data-Science- und Machine-Learning-Vorhaben bewerten oder beauftragen
- Projektleiterinnen und Projektleiter, Product Owner sowie Business-Analystinnen und Business-Analysten mit Datenbezug
- IT-Mitarbeiterinnen und IT-Mitarbeiter, die Anforderungen aus Fachbereichen besser einordnen möchten
- Beschaffung, Verwaltung und Organisationen, die datengetriebene Lösungen fachlich beurteilen müssen
Das lernst du
- Fundierte Einordnung zentraler Begriffe aus Data Science, Big Data und Machine Learning
- Sichere Bewertung typischer Machine-Learning-Anwendungsfälle im eigenen Arbeitsumfeld
- Verständnis für Datenqualität, Modellgüte, Verzerrungen und Interpretationsrisiken
- Realistische Einschätzung von Aufwand, Nutzen und Grenzen datengetriebener Projekte
- Entwicklung erster Ideen für den sinnvollen Einsatz von Datenanalyse im Berufsalltag
So arbeiten wir
- Fachlicher Trainer-Input mit verständlichen Modellen und Praxisbeispielen
- Gemeinsame Analyse typischer Data-Science- und Machine-Learning-Szenarien
- Diskussion von Einsatzmöglichkeiten aus Unternehmen, Verwaltung und Forschung
- Einordnung von Chancen, Risiken und organisatorischen Voraussetzungen
- Praxisnahe Übungen ohne Programmierpflicht
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis für betriebliche oder technische Datenquellen von Vorteil
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Erfahrung mit Datenbanken, Excel, Reporting oder Analysewerkzeugen hilfreich
- Für die spätere praktische Umsetzung empfiehlt sich Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.
Dein Fahrplan
- Einordnung von Datenmengen, Datenquellen und Datenqualität
- Abgrenzung von Data Science, Reporting, Business Intelligence und Big Data
- Von der fachlichen Fragestellung zur analytischen Vorgehensweise
- Praxisbeispiele für datengetriebene Entscheidungen
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.
Termine & Buchung
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
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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 und Machine Learning - Einführung
Brauche ich Programmierkenntnisse für diese Data-Science-Schulung?
Nein. Die Einführung ist so aufgebaut, dass zentrale Konzepte, Begriffe und Einsatzmöglichkeiten ohne Programmierung verständlich werden. Programmierbeispiele stehen nicht im Mittelpunkt, sondern das fachliche Verständnis für Daten, Modelle und Anwendungsfälle.
Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Machine Learning?
Data Science umfasst den gesamten Prozess von der Fragestellung über Datenaufbereitung und Analyse bis zur Interpretation der Ergebnisse. Machine Learning ist ein Teilbereich davon und beschreibt Verfahren, bei denen Modelle aus Daten Muster lernen und für Prognosen, Klassifikationen oder Empfehlungen genutzt werden.
Für wen eignet sich dieses Data Science Training besonders?
Das Training eignet sich für Fachbereiche, IT, Projektmanagement, Beschaffung und Führungskräfte, die datengetriebene Vorhaben verstehen, bewerten oder vorbereiten möchten. Es ist besonders hilfreich, wenn Entscheidungen über Datenprojekte, Tools oder Machine-Learning-Anwendungen anstehen.
Welche Machine-Learning-Beispiele werden im Seminar behandelt?
Behandelt werden typische Beispiele wie Prognosen, Klassifikation, Mustererkennung, Empfehlungen, Anomalie-Erkennung und automatisierte Entscheidungsunterstützung. Die Beispiele dienen dazu, Nutzen, Voraussetzungen und Grenzen von Machine Learning realistisch einzuschätzen.
Hilft das Seminar bei der Bewertung einer Machine-Learning-Beschaffungsplattform?
Ja, die Schulung vermittelt ein Grundverständnis dafür, welche Datenbasis, Modelllogik, Erklärbarkeit und organisatorischen Voraussetzungen bei Machine-Learning-Lösungen relevant sind. Für spezielle Analyse-Szenarien im sicherheitsnahen Umfeld kann zusätzlich Big Data Analytics für militärische Aufklärung passend sein.
Welche Weiterbildung passt nach dieser Einführung?
Nach der Einführung ist eine praktische Vertiefung mit Python sinnvoll, wenn du selbst Daten vorbereiten, analysieren und auswerten möchtest. Für produktive Datenprozesse und wiederholbare Workflows bietet sich anschließend ein Training zu Data Pipelines und Orchestrierung an.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Ähnliche Kurse
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Google Cloud Associate Training: Data Practitioner mit BigQuery
dbt-Training: Analytics-Engineering-Kurs
Big Data Analytics für militärische Aufklärung
Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.
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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