Data-Science kompakt - Der Weg von Rohdaten zum Erkenntnisgewinn

Im Rahmen der Weiterbildung wird eine Einführung in Data Science vermittelt, wobei der gesamte Prozess von der Datenbeschaffung bis hin zur datenbasierten Entscheidungsfindung betrachtet wird. Dabei wird die Rolle von Daten in Unternehmen erläutert und deren Bedeutung als strategische Ressource herausgestellt.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den in Data Science eingesetzten Werkzeugen und Technologien. Hierbei werden Datenquellen und -formate wie CSV, Excel, Datenbanken und APIs behandelt. Ergänzend erfolgt eine Einführung in die Datenaufbereitung und -manipulation, einschließlich des Umgangs mit fehlenden Werten. In praktischen Übungen mit Python und der Bibliothek Pandas werden diese Inhalte angewendet und vertieft.

Darüber hinaus werden Grundlagen der Datenvisualisierung sowie der explorativen Datenanalyse (EDA) vermittelt. Dabei werden zentrale statistische Kennwerte wie Mittelwert, Median, Varianz und Standardabweichung ebenso behandelt wie Verteilungen und Korrelationen. Die Visualisierung erfolgt unter anderem mithilfe von Scatterplots, Heatmaps und Histogrammen. Die Teilnehmenden lernen, Datenmuster zu erkennen, zu interpretieren und in Python umzusetzen.

Abschließend wird eine Einführung in das maschinelle Lernen gegeben. Dabei werden grundlegende Begriffe erläutert und der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen dargestellt. Ergänzend wird die Evaluierung von Modellen behandelt, um deren Qualität und Aussagekraft beurteilen zu können.

Mit Kenntnissen in Python, Pandas, Visualisierung, EDA und erstem Machine Learning startest Du in Deutschland als Data Analyst oder Junior Data Scientist. Du machst Daten nutzbar, unterstützt faktenbasierte Entscheidungen und arbeitest eng mit Fachbereichen, IT und Management zusammen. Die Nachfrage am Arbeitsmarkt ist hoch.

Deine möglichen Aufgaben:

• Daten aus CSV, Excel, Datenbanken und APIs integrieren.
• Datensätze bereinigen und zusammenführen.
• Explorative Analysen und Visualisierungen erstellen.
• ML‑Modelle prototypisch trainieren und evaluieren.
• Dashboards und Berichte für Stakeholder aufbereiten.

Realistisch verdienst Du zum Einstieg je nach Standort und Branche etwa 48.000 bis 62.000 Euro brutto pro Jahr; mit Erfahrung sind 65.000 bis 80.000 Euro üblich.

Gefragte Branchen und Bereiche:

• Industrie und Maschinenbau
• Handel und E‑Commerce
• Finanzdienstleistungen und FinTech
• Gesundheitswesen und Medizintechnik
• Logistik und Mobilität
• Energie und Telekommunikation