Schulung - Einführung in das Data Mining mit Python

Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Datenkompetenz finden Sie in unserem Datenkompetenz‑Blog.

Für wen ist dieses Seminar geeignet?  
Das Seminar "Einführung in das Data Mining mit Python" richtet sich an Personen, die Kenntnisse in der Python-Programmierung oder vergleichbare Kenntnisse besitzen und sich im Bereich Data Science weiterbilden möchten.

Mit welcher Entwicklungsumgebung wird im Seminar gearbeitet?
Im Seminar wird mit einer gängigen Python-Umgebung gearbeitet, z. B. Jupyter Notebooks oder einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) wie Visual Studio Code. Sie erhalten eine kurze Einführung in die verwendete Umgebung, bevor Sie eigene Data-Mining-Schritte umsetzen.

Muss Python vor dem Seminar installiert werden?
Wenn Sie mit einem eigenen Laptop teilnehmen, ist es sinnvoll, Python und die benötigten Pakete (z. B. NumPy, Pandas, Matplotlib) vorab zu installieren. Sie erhalten rechtzeitig vor Seminarbeginn Informationen zur empfohlenen Installation (z. B. über Anaconda oder einen vorbereiteten Environment-Manager). Sofern eine lokale Installation nicht möglich ist, können alternative Lösungen (z. B. vorbereitete Umgebungen oder cloudbasierte Notebooks) genutzt werden.

Welche Arten von Daten werden im Seminar verwendet?
Im Seminar arbeiten Sie überwiegend mit strukturierten Beispiel-Datensätzen (z. B. CSV-Dateien, tabellarische Daten). Diese sind so gewählt, dass typische Data-Mining-Schritte - Datenbereinigung, Transformation, einfache Merkmalsauswahl und erste Auswertungen - gut nachvollziehbar sind. Auf Wunsch können exemplarisch auch eigene Fragestellungen oder Datentypen besprochen werden, sofern sie sich in den Rahmen des Seminars einfügen.

Geht es im Seminar auch um Machine-Learning-Modelle?
Das Seminar legt den Fokus auf grundlegende Data-Mining-Schritte mit Python: Daten einlesen, aufbereiten, untersuchen und erste Muster erkennen. Einfache Modellierungsansätze können angesprochen werden (z. B. Klassifikation oder Regression auf Einsteiger:in-Niveau), stehen jedoch nicht im Mittelpunkt. Für eine vertiefende Behandlung von Machine Learning sind weiterführende Seminare sinnvoll.

Eignet sich das Seminar als Vorbereitung auf weiterführende Data-Science-Trainings?
Ja, das Seminar vermittelt eine praktische Grundlage im Umgang mit Python für Datenanalysen und Data Mining. Sie lernen zentrale Bibliotheken wie NumPy und Pandas kennen und bauen erste Analyse-Workflows auf. Damit sind Sie gut auf weiterführende Trainings zu Themen wie Machine Learning, Deep Learning oder fortgeschrittener Datenanalyse vorbereitet.

Bekomme ich Beispielcode und Unterlagen zum Nacharbeiten?
Ja, Sie erhalten die im Seminar verwendeten Notebooks bzw. Skripte, Beispiel-Datensätze und die Präsentationsunterlagen. Diese Materialien können Sie im Anschluss nutzen, um die gezeigten Schritte nachzuvollziehen, zu variieren und auf Ihre eigenen Anwendungsfälle anzupassen.

Wie kann ich das Gelernte nach dem Seminar im Arbeitsalltag einsetzen?
Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Datenquellen mit Python einzulesen, aufzubereiten, erste statistische Auswertungen vorzunehmen und einfache Data-Mining-Schritte umzusetzen. Sie können damit Prototypen für Auswertungen erstellen, Analysen systematischer aufbauen und fachliche Hypothesen anhand von Daten besser prüfen - als Grundlage für weitergehende Data-Science-Aktivitäten in Ihrem Unternehmen.