Overview: Data-Science- & KI/ML-Kurs in Baden-Württemberg

Für Analysten und Engineers aus Baden-Württemberg

Live-Sessions behandeln Python, Statistik, ML-Modelle und MLOps-Grundlagen, mit einem Abschlussprojekt, das du in Bewerbungsgesprächen zeigen kannst. Dieser Kurs führt Teilnehmende aus Baden-Württemberg von Rohdaten bis zum ausgerollten Modell — nicht nur bis zu einer Notebook-Übung.

Lehrplan im Überblick

Modul 1: Python- und Statistik-Grundlagen

Grundfertigkeiten, die Teilnehmende aus Baden-Württemberg brauchen, bevor sie ein echtes Modell anfassen — Python-Sicherheit und zentrale Statistik.

Behandelte Themen

• Python für Datenanalyse (pandas, numpy)
• Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistische Inferenz

Modul 2: Data Wrangling und EDA

Echte, unaufgeräumte Daten für Teilnehmende aus Baden-Württemberg bereinigen und explorieren — der Teil des Jobs, der die meiste Zeit tatsächlich beansprucht.

Modul 3: Machine-Learning-Modelle

Modelle auf echten Datensätzen bauen, validieren und vergleichen.

Behandelte Themen

• Klassifikations- und Regressionsmodelle
• Modellbewertung und -validierung

Modul 4: MLOps- und Deployment-Grundlagen

Ein Modell aus dem Notebook in etwas überführen, das in Produktion läuft.

So läuft die Kohorte ab

Format und Zeitplan

Live-Kohorte mit Abschlussprojekt

Live-Sessions für Teilnehmende aus Baden-Württemberg, die auf ein Abschlussprojekt von Rohdaten bis zum ausgerollten Modell hinarbeiten.

Für wen dieser Kurs geeignet ist

Analysten auf dem Weg in die Data Science

Analysten aus Baden-Württemberg, die bereit sind, vom Reporting in die prädiktive Modellierung zu wechseln.

Engineers, die ML zu ihrem Werkzeugkasten hinzufügen

Engineers aus Baden-Württemberg, die Machine-Learning-Kenntnisse zu einem bestehenden technischen Hintergrund ergänzen wollen.

Ergebnisse und Unterstützung

Abschlussprojekt

Ein vollständiges Projekt von Rohdaten bis zum ausgerollten Modell, gebaut von Teilnehmenden aus Baden-Württemberg während der Kohorte.

Verwendete Tools

Python, pandas, scikit-learn, SQL, plus eine Einführung in PyTorch

Dieselben Tools, die in echter produktiver Data-Science-Arbeit verwendet werden.

Hinweis

Statistik-Grundkenntnisse helfen, aber der Kurs baut die nötigen Konzepte für Teilnehmende aus Baden-Württemberg Schritt für Schritt auf.

Kurzantwort

Der Data-Science- & KI/ML-Kurs in Baden-Württemberg führt dich von Rohdaten bis zum ausgerollten Machine-Learning-Modell und behandelt Python, Statistik, ML-Modelle und MLOps-Grundlagen in einer Live-Kohorte. Er richtet sich an Analysten und Engineers aus Baden-Württemberg, die prädiktive Modellierungsfähigkeiten mit einem echten Abschlussprojekt untermauern wollen, und lohnt sich, wenn du den Nachweis brauchst, dass du ein Modell ausrollen kannst — nicht nur ein Notebook voller explorativer Diagramme.

Der Vergleich mit einem kostenlosen Kaggle-Kurs oder ML-MOOC

• Endet mit einem ausgerollten Modell, nicht nur einem Notebook mit einer finalen Genauigkeitszahl
• Live-Unterricht und Feedback zu deinem eigenen Datensatz, statt vorab aufgezeichneter Vorlesungen mit automatischer Bewertung
• Behandelt MLOps- und Deployment-Grundlagen zusammen mit der Modellierung, was die meisten kostenlosen Kurse komplett auslassen
• Unterrichtet von einem Praktiker, der Modelle für Kunden in Produktion bringt — kein einmal geschriebener, statisch gebliebener akademischer Lehrplan

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Unterrichtet von einem Praktiker, der Modelle für Kunden in Produktion bringt — nicht nur ein akademischer Lehrplan.