Teilnehmende finden innerhalb von spätestens sechs Monaten nach Abschluss ihrer Weiterbildung eine Anstellung.
Machine Learning (ML) ist längst Alltag: von Sprachassistenten über Energieverbrauchsanalysen bis zur Nachhaltigkeitsbewertung.
In diesem Kurs lernst du, wie ML funktioniert, wie du Modelle trainierst, validierst und deren Ergebnisse verstehst.
Wir arbeiten ausschließlich mit realen Nachhaltigkeitsdatensätzen – praxisnah, datenethisch reflektiert und verständlich erklärt.
Maschinelles Lernen ist eine Kernkompetenz der datengetriebenen Wirtschaft.
Wer ML versteht, kann Prozesse automatisieren, Muster erkennen und Prognosen treffen.
In diesem Kurs lernst du die theoretischen Grundlagen und deren praktische Umsetzung – direkt an realen Datenbeispielen aus Umwelt, Energie und Nachhaltigkeit.
Machine Learning Grundlagen im Überblick
In diesem Kurs lernst du die wichtigsten ML-Verfahren: Supervised, Unsupervised & Regression.
Du verstehst, wie Modelle lernen, was Bias bedeutet und wie du Algorithmen sicher einsetzt.
Für wen ist der Kurs geeignet?
Für Quereinsteiger:innen mit Python-Grundlagen, Data Analysts, Nachhaltigkeitsbeauftragte, Studierende und alle, die Data Science verstehen wollen.
Was du konkret lernst
Warum Machine Learning – und warum jetzt?
ML ist heute in nahezu jeder Branche gefragt: Energie, Logistik, Finanzen, Umwelt.
Wer versteht, wie Modelle funktionieren, kann nicht nur Algorithmen bedienen, sondern kritisch mitgestalten.
Online lernen – ohne Abstriche
Live-Lernen mit praxisnahen Übungen, Coding-Sessions in Jupyter Notebooks, Peer-Feedback und individuelle Betreuung.
Perspektiven nach dem Kurs
Du kannst ML-Modelle selbstständig trainieren, verstehen und in Projekte integrieren.
Nächste Schritte: Machine Learning Advanced, Data Engineering Basics oder AI for Sustainability.
FAQ
Brauche ich Mathekenntnisse? – Grundverständnis reicht, wir erklären praxisorientiert.
Welche Tools nutze ich? – Python, scikit-learn, pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn.
Ist der Kurs ein reiner Theorie-Kurs? – Nein, du arbeitest aktiv im Code und mit echten Datensätzen.
Was bekomme ich am Ende? – Greenbootcamps-Zertifikat und dein eigenes ML-Projekt.
Mit der zunehmenden Datenmenge steigt auch der Energiebedarf, was sich langfristig schädlich auf unsere Umwelt auswirkt. Unternehmen werden schon heute – und bald auch gesetzlich – zum ressourceneffizienten Handeln angehalten. Deshalb sind die Themen Nachhaltigkeit und Big Data, wie auch Green IT zusätzlicher Bestandteil unserer Bootcamps .
Diese Zusatzqualifikation befähigt dich, unabhängig von deinen regulären Aufgaben, Ansprechpartner:in im Unternehmen für alle Fragen rund um nachhaltiges Wirtschaften in der IT zu sein.
Einführung in Machine Learning & Python-Setup
Datenvorbereitung & Feature Engineering
Klassifikation – Decision Trees, kNN, Logistic Regression
Regression – Lineare & reguläre Modelle
Clustering & Modellbewertung
Projektphase – ESG-Datenmodellierung
Grundverständnis von Machine Learning, Datenmodellierung, Evaluierung
Data-Interessierte mit Python-Basis, Analyst:innen, Nachhaltigkeitsmanager:innen
Live-Coaching, Übungen, Peer-Feedback, LMS
Python-Grundlagen
Jupyter Notebook, scikit-learn, pandas, NumPy, ESG-Daten
Mini-Checks + Abschlussprojekt