DATA SCIENCE BOOTCAMP 2026

Von 0 auf Data Science in einer Woche! Im Data Science Bootcamp lernen Sie Tools und Theorie für die Arbeit als Data Scientist: von Datenanalyse und Python über maschinelles Lernen hin zu künstlicher Intelligenz mit neuronalen Netzen. Sie schließen die Woche ab mit der Data Scientist Zertifizierung.

28. September – 2. Oktober 2026, Frankfurt oder Live-Webinar

5

intensive Tage

3

Praxisprojekte

100%

Data Science

Das sagen die Teilnehmenden

Auf einen Blick:

Dieser Zertifikatskurs ist Ihr Befähiger in Data Science mit steiler Lernkurve. Während der erste Tag die Grundlagen wie Begriffe und den Ablauf von Data Science Projekten behandelt, geht es bereits am zweiten Tag schon um Machine Learning, Sie zeichnen eigene Daten auf und lernen in einem Python Crashkurs die wichtigsten Tools. Im weiteren Verlauf entwickeln und validieren Sie komplexere Modelle und tauchen auch in das Feld Deep Learning ein. Durch Praxisprojekte setzen Sie die gelernte Theorie direkt um.

Dauer:
5 Tage
Zielgruppe:
Alle, die in das Themengebiet Data Science tief einsteigen möchten, die Funktionsweise von Algorithmen auch im Detail verstehen möchten und in der Programmiersprache Python Praxisübungen im Bootcamp umsetzen möchten.
Vorkenntnisse:
Vorkenntnisse werden explizit nicht verlangt. Wer schon erste Vorkenntnisse mitbringt, ist aber in dieser Schulung auch gut aufgehoben.
Coding-Anteil:
Ca. 40–50% der Schulung sind Praxisübungen mit der Programmiersprache Python. Die Fortbildung beinhaltet dazu einen Crashkurs.
Zertifizierung:
In den Praxisprojekten und in Multiple-Choice-Aufgaben während der Schulung beweisen Sie Ihr neues Wissen. Der erfolgreiche Abschluss führt zum Data Science Zertifikat.

Schulungsprogramm

Tag 1: Data Science Grundlagen

Montag

In diesem Teil der Schulung lernen Sie die Grundlagen: wie ist das Feld Data Science entstanden, welche Möglichkeiten bieten Datenanalyse und Data Mining, was verbirgt sich hinter Predictive Analytics und welche Aufgaben hat ein Data Scientist.

Auch als Anfänger ohne Vorkenntnisse können Sie in diesem Teil des Seminars gut einsteigen. Sie lernen den typischen Ablauf von Data Science-Projekten und führen selbst ein erstes Praxisprojekt durch. Fragestellungen aus Ihrem Unternehmen können Sie gerne für die Diskussion mitbringen. Schon ab dem ersten Tag erbringen Sie mit dem Projekt und Prüfungsfragen im Multiple-Choice-Format Leistungen, die für den Abschluss als Zertifizierter Data Scientist am Ende der Woche zählen.

  • Data Science: das Feld im Überblick
  • Einordnung und Abgrenzung: Data Science, Data Mining, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Predictive Analytics
  • Skillset für die Arbeit als Data Scientist und die angrenzenden Berufe Data Engineer und Business Analyst
  • Wie lernen Maschinen? Funktionsweise des Machine Learning
  • Regression und Klassifikation
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten
  • Zuordnen von Use Cases zu Methoden
  • Modellvalidierung
  • Explorative Analyse
  • Data Science Workflow

Tag 2+3: Maschinelles Lernen

Dienstag und Mittwoch

Wie lernen Algorithmen, wie wähle ich das richtige Modell und wie erhalte ich präzise Vorhersagen? Maschi