Kursauszug / Demo-Gliederung
Was dich in diesem Lernpfad erwartet
Viele KI-Stellen verlangen nicht sofort komplexe Modellarchitektur, sondern solide Arbeit mit Daten. Python, Tabellen, APIs, Notebooks und einfache Visualisierung helfen, Anforderungen aus Stellenanzeigen praktisch zu belegen.
Kursaufbau als Beispielgliederung
Diese Gliederung zeigt exemplarisch, wie ein sinnvoller Kurs aufgebaut sein kann. Der tatsächliche Kurs kann je nach Anbieter, Niveau und Zielgruppe erweitert werden.
- Modul 1: Python-Grundlagen für Jobprojekte
Variablen, Funktionen, Listen, Dictionaries, Dateien und saubere Skriptstruktur. Fokus auf nachvollziehbare Analyse statt Theorie. - Modul 2: Daten laden und bereinigen
CSV, Excel, JSON und einfache API-Daten laden. Fehlende Werte, Dubletten, Datentypen und Textfelder bereinigen. - Modul 3: Analyse mit Pandas
Filtern, Gruppieren, Kennzahlen, Zeiträume, einfache Feature-Erzeugung und Ergebnisprüfung. - Modul 4: Visualisierung und Ergebnisstory
Diagramme, Tabellen, kurze Management-Summary und nachvollziehbare Interpretation für Bewerbungsprojekte. - Modul 5: CV-Beleg erstellen
Aus einem Notebook eine kurze Projektreferenz machen: Ziel, Daten, Methode, Ergebnis, verwendete Tools.
Praxisbezug
Mini-Projekt für Portfolio und CV
Mini-Projekt: Jobdaten oder öffentlich verfügbare Datensätze analysieren und daraus Trends, Skills oder Standortverteilungen ableiten. Ergebnis: Notebook plus kurzer Bericht.
Wichtig ist, dass am Ende nicht nur ein Zertifikat steht. Für Bewerbungen zählt ein nachvollziehbarer Beleg: Was war das Problem, welche Daten oder Tools wurden genutzt, was ist das Ergebnis und wo liegen die Grenzen?
- Junior Data Analyst
- Data Science Intern
- Werkstudent Datenanalyse
- AI Operations Assistant