Data Science Boot Camp ONLINE

Data Science Boot Camp

Praxisorientierter Einstieg in Data Analytics & Machine Learning (5 Tage)

Verstehen. Anwenden. Wettbewerbsvorteile schaffen.

Dieses Online-Seminar (Webinar) ist insbesondere für Beginner*innen im Bereich Data Science und Machine Learning konzipiert, entwickelt und optimiert worden. Außer Interesse am Thema werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Daten sind heute einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für Unternehmen, Organisationen und Behörden. Moderne Methoden der Data Science und des Machine Learning ermöglichen es, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Doch viele Weiterbildungen in diesem Bereich scheitern an einem Problem: Sie sind zu theoretisch oder zu programmierlastig.

Unser Data Science Boot Camp verfolgt daher einen anderen Ansatz: Hier lernen Sie Data Science so, wie sie in der Praxis funktioniert.

Der besondere Mehrwert unseres Data Science Boot Camps: Alle im Seminar erstellten Analyse-Pipelines lassen sich mühelos auf die Daten aus Ihrem eigenen beruflichen (oder privaten) Kontext anpassen. Sie können also unmittelbar nach dem Seminar das Erlernte sofort gewinnbringend um- und einsetzen.

Das erwartet Sie in unserem Data Science Boot Camp

In diesem intensiven 5-tägigen Training erhalten Sie einen verständlichen und praxisnahen Einstieg in die wichtigsten Methoden der modernen Datenanalyse.

Sie lernen:

✔ wie Machine Learning wirklich funktioniert
✔ welche Verfahren in der Praxis am häufigsten eingesetzt werden
✔ wie Sie Daten systematisch analysieren
✔ wie Sie Vorhersagemodelle erstellen
✔ wie Sie Machine Learning auf Ihre eigenen Daten anwenden

Alle Inhalte werden anhand realer Fallstudien und praktischer Übungen vermittelt.

Warum dieses Boot Camp anders ist

Viele Data-Science-Seminare konzentrieren sich hauptsächlich auf Programmierung (z. B. Python oder R).

Für Einsteiger führt das oft zu:

• Überforderung

• Verständnisproblemen

• geringem Praxistransfer

Unser Ansatz ist daher didaktisch anders aufgebaut.

Schritt 1 – Methoden wirklich verstehen

Sie lernen zuerst die Konzepte und Methoden des Machine Learning, ohne sich sofort mit komplexer Programmierung beschäftigen zu müssen.

Schritt 2 – Praxisnahe Anwendung

Die Verfahren werden mit kostenfreien intuitiven Data-Science-Tools ohne Programmierung an realistischen Datensätzen umgesetzt.

Schritt 3 – Umsetzung mit Python

Erst danach lernen Sie, wie diese Verfahren professionell mit Python umgesetzt werden.

Dieser Ansatz sorgt für deutlich höheren Lernerfolg – insbesondere für Einsteiger/innen.

Ihr Nutzen nach dem Seminar

Nach dem Boot Camp können Sie:

• Machine Learning Methoden sicher verstehen und bewerten

• Daten strukturiert analysieren

• Eigene Machine-Learning-Modelle erstellen und einsetzen

• Datenbasierte Entscheidungen unterstützen

• Data-Science-Projekte besser planen und umsetzen

Sie erhalten damit eine solide Grundlage für den Einsatz von Data Science in Ihrem beruflichen Umfeld.

Warum dieses Seminar auch im Zeitalter von KI unverzichtbar ist

• KI ersetzt kein Verständnis
  Tools können Code generieren – aber sie verstehen nicht den Kontext Ihrer Daten, ihres Problems oder Ihrer Zielsetzung. Wer nicht weiß, was z.B. Cross-Validation oder Overfitting bedeutet, kann auch nicht beurteilen, ob ein Machine-Learning-Modell in der beruflichen Praxis funktioniert.

• Garbage in, Garbage out
  Die Qualität von Machine-Learning-Modellen hängt entscheidend von der Datenaufbereitung, Datenauswahl und Problemformulierung ab. Genau hier liegt menschliche Expertise – nicht im bloßen Schreiben von Code.

• Modellbewertung ist kein Knopfdruck
  Bewertungsmetriken von Machine-Learning-Modellen richtig zu interpretieren erfordert Verständnis. Die falsche Bewertungsmetrik kann zu fatalen Fehlentscheidungen führen – besonders im beruflichen Kontext.

• KI macht Fehler
  Automatisch generierter Code oder Modelle wirken oft korrekt, sind es aber nicht immer. Ohne fundiertes Wissen können Sie diese Fehler weder erkennen noch korrigieren.

• Praxis bedeutet Entscheidungen treffen
  Welches Modell ist geeignet? Wie gehe ich mit kleinen Datensätzen um? Wann ist ein Modell überfitten? Diese Entscheidungen kann dir keine KI zuverlässig abnehmen – sie erfordern Erfahrung und Verständnis.

• Erklärbarkeit wird immer wichtiger
  In vielen Branchen (z.B. Medizin, Finance) musst du Ergebnisse nachvollziehbar erklären können. Das geht nur, wenn du die Konzepte wirklich verstanden hast.

• Tools ändern sich – Konzepte bleiben
  Heute Python oder R, morgen vielleicht andere Tools. Wer nur Tools bedienen kann, muss ständig neu lernen. Wer die Konzepte versteht, bleibt langfristig flexibel.

• Vom Anwender zum Problemlöser
  Ziel ist nicht, Code zu schreiben, sondern reale Probleme aus der beruflichen Praxis in unterschiedlichsten Berufsfeldern zu lösen. Dieses Seminar vermittelt genau diese Fähigkeit.

Typische Einsatzbereiche von Machine Learning

Die im Data Science Boot Camp vermittelten Methoden werden heute in zahlreichen Bereichen eingesetzt, hier einige Beispiele:

Wirtschaft

• Kundensegmentierung

• Umsatzprognosen

• Betrugserkennung

• Kündigungsprognosen

Öffentliche Verwaltung

• Prognose von Sozialausgaben

• Analyse von Verkehrs- und Bevölkerungsdaten

• Betrugserkennung

Technik und Industrie

• Predictive Maintenance

• Fehlererkennung in Maschinen

• Energieprognosen

Medizin

• Diagnostische Klassifikation

• Patientensegmentierung

• Prognose von Krankheitsverläufen

Inhalte des Data Science Boot Camps

Einführung in Data Science, Data Analytics und Machine Learning

• Algorithmen im Machine Learning

• Unsupervised Learning, Supervised Learning und Reinforcement Learning

• Explorative Analytics und Predictive Analytics

• Data Mining, Text Mining und Image Mining

• Empfehlungssyteme (Recommender Systems)

• Datenvisualisierung (Storytelling mit Daten)

• Nutzen und Treiber von Data Analytics und Machine Learning

• Anwendungsbereiche von Data Analytics und Machine Learning in der Praxis

• Datenbeschaffung und Datenschutz

• Gesellschaftspolitische Aspekte von Data Science

• Rechtliche und ethische Aspekte von Data Analytics und Machine Learning

• Grundlegende Einführung in die Programmierung mit Python

UNSUPERVISED LEARNING: Clusteranalyse

• Methodische Grundlagen mit Fallstudien aus der (beruflichen) Praxis

• Data Preprocessing für die Clusteranalyse

• Modellerstellung mit ausgewählten Algorithmen der Clusteranalyse

• Methoden der Modellevaluierung und Techniken der Modelloptimierung

• Praxisbezogene Umsetzung mit (kostenfreien) Data Science Tools (u.a. in Python)

SUPERVISED LEARNING: Klassifikationsanalyse

• Methodische Grundlagen mit Fallstudien aus der (beruflichen) Praxis

• Data Preprocessing für die Klassifikationsanalyse

• Modellerstellung mit ausgewählten Algorithmen der Klassifikationsanalyse

• Methoden der Modellevaluierung und Techniken der Modelloptimierung

• Praxisbezogene Umsetzung mit (kostenfreien) Data Science Tools (u.a. in Python)

SUPERVISED LEARNING: Regressionsanalyse

• Methodische Grundlagen mit Fallstudien aus der (beruflichen) Praxis

• Data Preprocessing für die Regressionsanalyse

• Modellerstellung mit ausgewählten Algorithmen der Regressionsanalyse

• Methoden der Modellevaluierung und Techniken der Modelloptimierung

• Praxisbezogene Umsetzung mit (kostenfreien) Data Science Tools (u.a. in Python)

SUPERVISED LEARNING: Zeitreihenanalyse

• Methodische Grundlagen mit Fallstudien aus der (beruflichen) Praxis

• Data Preprocessing für die Zeitreihenanalyse

• Modellerstellung mit ausgewählten Algorithmen der Zeitreihenanalyse

• Methoden der Modellevaluierung und Techniken der Modelloptimierung

• Praxisbezogene Umsetzung mit (kostenfreien) Data Science Tools (u.a. in Python)

SUPERVISED LEARNING: Überlebenszeitanalyse

• Methodische Grundlagen mit Fallstudien aus der (beruflichen) Praxis

• Data Preprocessing für die Überlebenszeitanalyse

• Modellerstellung mit ausgewählten Algorithmen der Überlebenszeitanalyse

• Methoden der Modellevaluierung und Techniken der Modelloptimierung

• Praxisbezogene Umsetzung mit (kostenfreien) Data Science Tools (u.a. in Python)

Bedeutung von Data Preprocessing

Anders als bei anderen Seminarangeboten in diesem Bereich, liegt in besonderer Schwerpunkt unseres Data Science Boot Camps auf dem Data Preprocessing, also der Vorbereitung und Aufbereitung der Daten für die Analyse. Ohne qualitativ hochwertige Datenvor- und -aufbereitung sind Machine-Learning-Modelle in der Praxis kaum einsetzbar.

Sie lernen daher zentrale Techniken wie:

• Datenbereinigung

• Feature Engineering

• Transformation und Skalierung von Daten

Für wen ist das Boot Camp geeignet?

Das Seminar richtet sich an:

• Fach- und Führungskräfte

• Analysten und Projektmanager

• Mitarbeitende aus Wirtschaft, Verwaltung und anderen Berufsfeldern mit Datenbezug

• alle Interessierten, die Data Science verstehen möchten

Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Praxiswissen aus über 17 Jahren Erfahrung

Der Seminarleiter verfügt über mehr als 17 Jahre Erfahrung in Data Science, Business Analytics und Machine Learning Projekten.

Er unterrichtet seit 2015 unter anderem an:

• Hochschule Anhalt

• Hochschule Darmstadt

• Technische Hochschule Wildau

• Hochschule Magdeburg-Stendal

• Freie Universität Berlin

Zusätzlich ist er Autor mehrerer Fachpublikationen und Sprecher auf internationalen Fachkonferenzen.

Seminarleistungen

Im Data Science Boot Camp enthalten:

✔ 40 Unterrichtseinheiten mit Praxisbezug
✔ umfangreiche Seminarunterlagen als PDF
✔ Sofort und mühelos umsetzbare Code-Beispiele für eigene Analysen
✔ exklusive Data-Science-Tools und Python-Bibliotheken
✔ Teilnahmezertifikat mit detaillierter Darstellung der erworbenen Kompetenzen

Technische Voraussetzungen

Sie benötigen lediglich:

• Laptop oder PC

• Internetzugang

• Windows oder macOS

• Browser

Alle benötigten Data-Science-Tools sind kostenfrei und werden vor Seminarbeginn bereitgestellt.

Seminarpreis

595 € pro Person (inkl. MwSt.)

Buddy-Rabatt

Wenn Sie sich gemeinsam mit einer weiteren Person anmelden, erhalten beide Teilnehmenden 50 € Rabatt.

Das erhalten Sie von uns:

✔ Verständlicher Einstieg
✔ Praxisorientierte Methoden
✔ Sofort anwendbares Wissen

Starten Sie jetzt Ihren Einstieg in Data Science und Machine Learning.

Über EASYDATASCIENCE:

Wir sind seit 2015 mit Seminaren, Workshops und Inhouse-Schulungen zu Data Science, Data Analytics, Business Analytics und Machine Learning in der Erwachsenenbildung erfolgreich tätig. Unser Data Science Boot Camp ist qualitätsgesichert und in verschiedenen Bundesländern (z.B. Berlin, Hamburg, Hessen, Niedersachsen, Rheinland-Pfalz und Thüringen) nach behördlicher Prüfung als Bildungsurlaub bzw. Bildungszeit anerkannt.

Wir freuen uns, Ihnen einen vergleichsweise günstigen Seminarpreis gegenüber anderen Anbietern in diesem Bereich anbieten zu können. Zum einen profitieren wir von Sponsoren, die an qualitativ hochwertig ausgebildeten "Data Scientists" interessiert sind, zum anderen verfügen wir über eine schlanke und damit kosteneffiziente Organisationsstruktur. Diese Vorteile geben wir gern an unsere Seminarteilnehmenden in Form von vergleichsweise preiswerten Seminargebühren weiter :)

Wir freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme und beantworten gern Ihre Fragen zu unserem Data Science Boot Camp!

Wie melde ich mich zum Seminar an?

Interessenten/innen für die Teilnahme am Seminar kontaktieren den Veranstalter über den Anfrage-Button und erhalten im Anschluss weitere Informationen, den für Sie relevanten Anerkennungsbescheid sowie unser Anmelde-Formular für eine verbindliche Buchung des Seminars. Weitere Informationen finden Sie unter www.easydatascience.de.

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