Data Science und Machine Learning - Einführung
Data-Science-Grundlagen verstehen und Machine-Learning-Potenziale für den Berufsalltag bewerten
- Data-Science-Grundlagen verstehen
- Machine-Learning-Ansätze einordnen
- Datenqualität und Risiken erkennen
- 1 Tag
- Grundlagen
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Data-Science-Grundlagen verstehen
- Machine-Learning-Ansätze einordnen
- Datenqualität und Risiken erkennen
- Use Cases strukturiert bewerten
- Praxisbeispiele ohne Programmierung
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Fach- und Führungskräfte, die Data-Science- und Machine-Learning-Vorhaben bewerten oder beauftragen
- Projektleiterinnen und Projektleiter, Product Owner sowie Business-Analystinnen und Business-Analysten mit Datenbezug
- IT-Mitarbeiterinnen und IT-Mitarbeiter, die Anforderungen aus Fachbereichen besser einordnen möchten
- Beschaffung, Verwaltung und Organisationen, die datengetriebene Lösungen fachlich beurteilen müssen
Das bringst du mit
- Grundverständnis für betriebliche oder technische Datenquellen von Vorteil
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Erfahrung mit Datenbanken, Excel, Reporting oder Analysewerkzeugen hilfreich
- Für die spätere praktische Umsetzung empfiehlt sich Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.
Dein Lernweg
Vormittag: Daten und Data-Science-Grundlagen
- Einordnung von Datenmengen, Datenquellen und Datenqualität
- Abgrenzung von Data Science, Reporting, Business Intelligence und Big Data
- Von der fachlichen Fragestellung zur analytischen Vorgehensweise
- Praxisbeispiele für datengetriebene Entscheidungen
Mittag: Machine-Learning-Konzepte
- Grundprinzipien von Machine Learning
- Überblick über Klassifikation, Regression, Clustering und Prognosemodelle
- Trainingsdaten, Testdaten, Modellgüte und Überanpassung
- Typische Einsatzfelder im Berufsalltag
Nachmittag: Bewertung von Use Cases
- Analyse geeigneter und ungeeigneter Machine-Learning-Anwendungsfälle
- Bewertung von Datenbasis, Nutzen, Aufwand und Risiken
- Erklärbarkeit, Verzerrungen und verantwortungsvoller Einsatz
- Diskussion eigener Ideen und organisatorischer Voraussetzungen
Abschluss: Transfer in die Praxis
- Zusammenfassung zentraler Begriffe und Entscheidungsfragen
- Checkliste für erste Data-Science- und Machine-Learning-Vorhaben
- Einordnung sinnvoller nächster Lernschritte
- Offene Fragen und fachlicher Austausch
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
1 Tag
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- Fachlicher Trainer-Input mit verständlichen Modellen und Praxisbeispielen
- Gemeinsame Analyse typischer Data-Science- und Machine-Learning-Szenarien
- Diskussion von Einsatzmöglichkeiten aus Unternehmen, Verwaltung und Forschung
- Einordnung von Chancen, Risiken und organisatorischen Voraussetzungen
- Praxisnahe Übungen ohne Programmierpflicht
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
Beratung zu IT-Weiterbildung
Fragen und Antworten zu Data Science und Machine Learning - Einführung
Brauche ich Programmierkenntnisse für diese Data-Science-Schulung?
Nein. Die Einführung ist so aufgebaut, dass zentrale Konzepte, Begriffe und Einsatzmöglichkeiten ohne Programmierung verständlich werden. Programmierbeispiele stehen nicht im Mittelpunkt, sondern das fachliche Verständnis für Daten, Modelle und Anwendungsfälle.
Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Machine Learning?
Data Science umfasst den gesamten Prozess von der Fragestellung über Datenaufbereitung und Analyse bis zur Interpretation der Ergebnisse. Machine Learning ist ein Teilbereich davon und beschreibt Verfahren, bei denen Modelle aus Daten Muster lernen und für Prognosen, Klassifikationen oder Empfehlungen genutzt werden.
Für wen eignet sich dieses Data Science Training besonders?
Das Training eignet sich für Fachbereiche, IT, Projektmanagement, Beschaffung und Führungskräfte, die datengetriebene Vorhaben verstehen, bewerten oder vorbereiten möchten. Es ist besonders hilfreich, wenn Entscheidungen über Datenprojekte, Tools oder Machine-Learning-Anwendungen anstehen.
Welche Machine-Learning-Beispiele werden im Seminar behandelt?
Behandelt werden typische Beispiele wie Prognosen, Klassifikation, Mustererkennung, Empfehlungen, Anomalie-Erkennung und automatisierte Entscheidungsunterstützung. Die Beispiele dienen dazu, Nutzen, Voraussetzungen und Grenzen von Machine Learning realistisch einzuschätzen.
Hilft das Seminar bei der Bewertung einer Machine-Learning-Beschaffungsplattform?
Ja, die Schulung vermittelt ein Grundverständnis dafür, welche Datenbasis, Modelllogik, Erklärbarkeit und organisatorischen Voraussetzungen bei Machine-Learning-Lösungen relevant sind. Für spezielle Analyse-Szenarien im sicherheitsnahen Umfeld kann zusätzlich Big Data Analytics für militärische Aufklärung passend sein.
Welche Weiterbildung passt nach dieser Einführung?
Nach der Einführung ist eine praktische Vertiefung mit Python sinnvoll, wenn du selbst Daten vorbereiten, analysieren und auswerten möchtest. Für produktive Datenprozesse und wiederholbare Workflows bietet sich anschließend ein Training zu Data Pipelines und Orchestrierung an.
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Nächster Termin: 10. Dezember 2026 · Online
ab590 €netto