Data Science verbindet Programmierung, Statistik und fachliches Datenverständnis zur Analyse komplexer Fragestellungen. Der Kurs behandelt den Einstieg in Data Science mit Python und zeigt, wie Daten vorbereitet, untersucht und modellnah betrachtet werden. Im Mittelpunkt stehen explorative Analyse, Datenaufbereitung und methodisches Grundverständnis.
Kursinhalt1. Rolle und Vorgehen in Data Science
- Data Science als Zusammenspiel von Daten, Methoden und Fragestellungen einordnen
- Typische Projektphasen von Problemverständnis bis Ergebnisinterpretation verstehen
- Abgrenzung zu Data Analysis und Machine Learning auf Einstiegsebene betrachten
2. Python für datenbezogene Aufgaben
- Grundlagen der Python-Nutzung in analytischen Workflows anwenden
- Datenstrukturen und Bibliotheken für Tabellen- und Zahlenverarbeitung einordnen
- Reproduzierbare Arbeitsweisen in Notebooks nachvollziehen
3. Datenaufbereitung und explorative Analyse
- Daten importieren, bereinigen und strukturieren
- Verteilungen, Zusammenhänge und Auffälligkeiten untersuchen
- Fehlende Werte, Ausreißer und Datenqualität berücksichtigen
4. Statistische Grundlagen und erste Modellideen
- Deskriptive Kennzahlen und einfache Zusammenhänge interpretieren
- Grundbegriffe von Training, Testdaten und Modellbewertung einordnen
- Analyseergebnisse fachlich nachvollziehbar dokumentieren
Berufliche Relevanz
- Der Kurs bietet einen Einstieg in Data Science, Analytics und datenbasierte Projektarbeit
- Python-Kenntnisse unterstützen die praktische Arbeit mit Daten und analytischen Fragestellungen
- Die Inhalte schaffen Grundlagen für weiterführende Themen wie Machine Learning und Data Analytics