Python für Data Science und Machine Learning
Vermittlung von Kenntnissen zur Entwicklung von Data-Science- und Machine-Learning-Anwendungen mit Python
- Abschluss
- keine Prüfung
- Studienform
- Fernstudium
- Regelstudienzeit
- 12 Monate
- Lernaufwand/Woche
- ca. 8 Std.
- Selbstlernen gesamt
- 413 Std.
Kosten & Gebühren
- Gesamtkosten
- 2.028 €
- Ratenzahlung
- 12 × 169 €
Angaben ohne Gewähr. Preise und Konditionen können sich ändern – bitte prüfe die aktuellen Studiengebühren auf der Kursseite des Anbieters.
Überblick
Daten in Erkenntnisse verwandeln – und Maschinen lernen lassen: Python ist dafür die Standardsprache. Der SGD-Fernlehrgang Python für Data Science und Machine Learning führt dich vom Aufsetzen der Arbeitsumgebung bis zu einem eigenen Machine-Learning-Beispiel durch den kompletten Daten-Workflow. Nach dem Einstieg mit Anaconda vertiefst du die Python-Programmierung samt Objektorientierung und arbeitest dann mit dem Daten-Stack der Branche: NumPy für numerische Berechnungen, pandas für die Datenverarbeitung, matplotlib für die Visualisierung. Dazu kommen Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Grundlagen von Big Data und Data Science sowie die zentralen Verfahren des maschinellen Lernens – bis hin zu einem praktischen ML-Projekt. Die benötigte Software ist frei verfügbar; gelernt wird flexibel und ortsunabhängig im Selbststudium. Der Kurs richtet sich an alle mit etwas Programmiererfahrung (objektorientiert, z. B. mit Java); besondere Mathematikkenntnisse sind nicht nötig, Interesse an Mathematik aber hilfreich. Nach Bearbeitung aller Einsendeaufgaben erhältst du das SGD-Abschlusszeugnis „Python für Data Science und Machine Learning“.
Inhalte
- Installation von Anaconda und erste Schritte mit Python
- Fortgeschrittene Programmierung und Objektorientierung mit Python
- Listen, Datenstrukturen, Ausnahmebehandlung und Dateiverarbeitung
- Numerisches Python mit NumPy
- Datenverarbeitung mit pandas
- Datenvisualisierung mit matplotlib
- Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Python
- Big Data und Data Science: Daten vor- und aufbereiten, Zeitreihenanalysen
- Grundlagen der künstlichen Intelligenz
- Machine Learning mit Python: Bibliotheken und ein Praxisbeispiel
Karriere
Einstieg in Data Science & Machine Learning
Der Kurs baut die Grundlage für eine berufliche Perspektive in Data Science und maschinellem Lernen auf und liefert dir einen nachweisbaren Abschluss dafür.
Datenkompetenz als Ergänzung im Beruf
Python für die Datenanalyse ist branchenübergreifend wertvoll – in Produktion, Logistik, Marketing und im wissenschaftlichen Umfeld, wo maschinelles Lernen zunehmend zum Einsatz kommt.
Praktischer Quereinstieg in KI & Datenanalyse
Auch für Quereinsteiger:innen und Interessierte ist der Kurs ein praxisnaher Weg, Datenaufbereitung, Analyse und die Grundlagen künstlicher Intelligenz selbst anzuwenden.
Zugangsvoraussetzungen
Grundkenntnisse im Umgang mit dem Betriebssystem und einem Editor; Erfahrung mit objektorientierter Programmierung (z. B. Java) sowie Englisch-Grundkenntnisse; besondere mathematische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, generelles Interesse an Mathematik sollte vorhanden sein; technische Voraussetzung: Multimedia-PC mit mindestens 8 GB RAM, Windows 10/11, Linux oder macOS, schneller Internetzugang
Der Python-Daten-Stack: NumPy, pandas, matplotlib und ML
Du arbeitest mit den Werkzeugen, die in Data Science und Machine Learning Standard sind: NumPy für numerische Berechnungen, pandas für die Datenverarbeitung und matplotlib für die Visualisierung – aufgesetzt in der Anaconda-Umgebung. Darauf aufbauend gehst du in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, in die Grundlagen von Big Data und Data Science sowie in die zentralen Verfahren des maschinellen Lernens, die du an einem praktischen Beispiel umsetzt.
Kein Anfängerkurs: Voraussetzungen und Einordnung
Wichtig zur Einordnung: Dies ist kein Einstieg in die Programmierung. Du solltest bereits objektorientierte Programmiererfahrung mitbringen (z. B. mit Java) und dich sicher mit Betriebssystem und Editor bewegen; besondere Mathematikkenntnisse sind nicht nötig, Interesse daran aber hilfreich. Der Kurs schließt ohne Prüfung mit dem institutsinternen SGD-Abschlusszeugnis ab – kein Studium und keine staatliche Ausbildung, aber ein praxisnaher Nachweis deiner Data-Science- und ML-Kompetenz mit Python.
Zusätzliche Informationen
Die für den Lehrgang benötigte Software kann aus dem Internet kostenfrei heruntergeladen werden.
Häufige Fragen
- Brauche ich Mathematik-Kenntnisse?
- Besondere mathematische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Du solltest aber ein generelles Interesse an Mathematik mitbringen, da Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung zum Kurs gehören. Die Inhalte werden Schritt für Schritt erklärt.
- Wie tief geht der Machine-Learning-Teil?
- Du lernst die Grundlagen des maschinellen Lernens, die wichtigen Python-Bibliotheken dafür und setzt sie an einem praktischen Beispiel um – ergänzt um Statistik, Datenaufbereitung und Visualisierung. Es ist eine anwendungsorientierte Grundlage über die gesamte Datenpipeline, keine reine Deep-Learning-Spezialisierung.
- Eignet sich der Kurs auch für Quereinstieg oder privat?
- Ja. Er passt für den beruflichen Aufbau in Data Science und ML ebenso wie als Ergänzung im aktuellen Job – und für Interessierte und Hobbyprogrammierer:innen, die Datenanalyse und KI praktisch ausprobieren möchten.