Overview: Data-Science- & KI/ML-Kurs in Hessen

Für Analysten und Engineers aus Hessen

Live-Sessions behandeln Python, Statistik, ML-Modelle und MLOps-Grundlagen, mit einem Abschlussprojekt, das du in Bewerbungsgesprächen zeigen kannst. Dieser Kurs führt Teilnehmende aus Hessen 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 Hessen 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 Hessen 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 Hessen, 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 Hessen, die bereit sind, vom Reporting in die prädiktive Modellierung zu wechseln.

Engineers, die ML zu ihrem Werkzeugkasten hinzufügen

Engineers aus Hessen, 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 Hessen 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 Hessen Schritt für Schritt auf.

Kurzantwort

Der Data-Science- & KI/ML-Kurs in Hessen 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 Hessen, 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

Warum sich Teilnehmende aus Hessen für Deepak Suhag entscheiden

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