Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken

Titel: Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken

1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken" richtet sich an Fachkräfte, die datengetriebene Entscheidungen treffen und KI-basierte Modelle entwickeln möchten. Teilnehmende lernen fortgeschrittene Analysetechniken, Machine-Learning-Modelle und KI-Architekturen kennen. Dabei steht die Anwendung in praxisnahen Projekten im Vordergrund - von der Datenaufbereitung bis zum produktiven Einsatz von ML-Modellen in der Cloud.

2. Zielgruppe
Dieser Kurs ist ideal für Data Scientists, Machine Learning Engineers, Analyst:innen, Entwickler:innen und technisch versierte Quereinsteiger:innen, die sich auf komplexe Datenanalysen und KI-Entwicklung spezialisieren möchten.

3. Kursniveau
Fortgeschrittene bis Expert:innen - Grundkenntnisse in Python, Statistik und Datenanalyse sind erforderlich.

4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden die Kurse ,,Introduction to Python" und ,,Azure Data Fundamentals". Sie erleichtern den Einstieg in die Arbeit mit Daten, Cloud und Machine Learning.

5. Agenda (4-6 Themenblöcke)

Modul 1: Datenwissenschaft und komplexe Analyseverfahren
Teilnehmende lernen fortgeschrittene statistische Methoden und Machine-Learning-Verfahren kennen. Der Fokus liegt auf der mathematischen Modellierung und datenbasierten Entscheidungsfindung.
Praxisbeispiel: Analyse großer Kundendatensätze mit Regressions- und Klassifikationsverfahren.
Kursinhalte:
- Überblick über Data-Science-Methoden
- Erweiterte Statistik und multivariate Analysen
- Feature Engineering und Datenmodellierung
- Prognoseverfahren und Clustering-Algorithmen

Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Dieses Modul vermittelt praxisnah die Anwendung von Machine Learning in Azure. Die Teilnehmenden lernen, Modelle zu trainieren, zu evaluieren und in produktive Umgebungen zu integrieren.
Praxisbeispiel: Erstellung eines Vorhersagemodells mit Azure Machine Learning Studio.
Kursinhalte:
- Azure Machine Learning Pipeline
- Modelltraining, Optimierung und Evaluation
- Experimentmanagement in Azure
- Deployment und Skalierung von Modellen

Modul 3: CertNexus CDSP - Certified Data Science Practitioner
Dieses Modul vertieft datenwissenschaftliche Konzepte und Techniken für komplexe Analysen. Es bereitet auf eine international anerkannte Zertifizierung vor.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines ML-Modells zur Betrugserkennung mit Python.
Kursinhalte:
- Datenaufbereitung und Explorative Datenanalyse (EDA)
- Modellierungsstrategien für komplexe Datensätze
- Big-Data-Analyse und Automatisierung
- Data-Ethics und Compliance in der Datenwissenschaft

Modul 4: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Teilnehmende lernen, KI-Modelle mit Azure Cognitive Services und maschinellem Lernen zu kombinieren. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Text-, Sprach- und Bildverarbeitung gelegt.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-basierten Textanalyse-Anwendung mit Azure OpenAI.
Kursinhalte:
- Azure Cognitive Services und KI-APIs
- Integration von Vision-, Speech- und Language-Diensten
- Erstellung komplexer KI-Workflows
- Sicherheit, Skalierbarkeit und Deployment in der Cloud

Modul 5: Praxisprojekt und Zertifizierungsvorbereitung
Im Abschlussprojekt werden die erlernten Fähigkeiten in einem praxisnahen Anwendungsfall kombiniert. Ziel ist es, ein vollständiges ML-System von der Datenerfassung bis zum Deployment zu entwickeln.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer automatisierten Anomalieerkennung für Sensordaten.
Kursinhalte:
- End-to-End-ML-Projekt mit Azure
- Vorbereitung auf DP-100, AI-102 und CDSP-Zertifikate
- Dokumentation und Präsentation
- Berufliche Perspektiven in Data Science und KI

6. Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.

7. Fazit
,,Machine Learning und Data Science - Komplexe Analysetechniken" bietet eine umfassende Ausbildung für datengetriebene Professionals. Teilnehmende erlernen, wie komplexe Modelle erstellt und in Cloud-Umgebungen integriert werden. Mit diesem Wissen sind sie optimal vorbereitet auf anspruchsvolle Aufgaben in KI, Big Data und Data Science.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.