Diese Schulung richtet sich an Data Scientists, Analyst:innen und Softwareentwickler:innen, die unstrukturierte Textdaten effizient verarbeiten und analysieren möchten.
Voraussetzungen: Grundlagen in Python, grundlegende Kenntnisse in Datenverarbeitung oder Statistik
12:30–14:30 Uhr: Vertiefung, Gruppenarbeit oder Übungen
14:30–17:00 Uhr: Transfer, Diskussion & Abschluss
Dieses kompakte Tagesformat ist auf ca. 8 Zeitstunden ausgelegt und bietet eine ausgewogene Mischung aus Input, Anwendung und Reflexion – bei maximal 30 Minuten Pause.
Lernziele nach dem Lehrbaummodell
Diese Lernziele orientieren sich am Lehrbaummodell (Ellmann 2022) und fördern nachhaltiges Lernen auf kognitiver, motivationaler und metakognitiver Ebene.
Stamm: Planung & Motivation:
Die Teilnehmenden erkennen die Potenziale automatisierter Textanalyse, formulieren persönliche Lernziele und sind motiviert, unstrukturierte Daten nutzbar zu machen.
Kommunikation:
Die Lernenden diskutieren Anwendungsbeispiele für Sentiment Analysis, Klassifikation oder NER, tauschen Erfahrungen mit Bibliotheken wie spaCy oder NLTK aus und reflektieren die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Ansätze.
Material & Struktur:
Die Teilnehmenden arbeiten mit strukturierten Notebooks, annotierten Code-Beispielen, Beispieldatensätzen sowie Visualisierungen von Termfrequenzen, Topics und Embeddings.
Gedächtnis & Aufmerksamkeit:
Zentrale Konzepte wie Tokenisierung, TF-IDF, LDA oder Word Embeddings werden durch praktische Übungen, visuelle Darstellung und wiederholte Anwendung tiefgreifend gefestigt.
Aktivierung & Lernstörung:
Die Teilnehmenden trainieren Textklassifikatoren, analysieren Modellfehler, optimieren Feature-Sets und stärken ihre Problemlösefähigkeit im Umgang mit realen Textdaten.
Gipfel: Überprüfung & Transfer:
Die Lernenden evaluieren ihre Modelle anhand realer Textdaten, dokumentieren Analyseprozesse und übertragen das Gelernte auf eigene Projekte oder unternehmensspezifische Anwendungen.
Kursbezogene Ziele
Effiziente Aufbereitung und Analyse von Textdaten
Automatisierte Textklassifikation und Themenextraktion
Anwendung moderner Machine Learning-Methoden auf Text
Quelle des Lehrbaummodells zur Gestaltung effektiver Lehre in der IT vom Inhaber:
M. Ellmann (2022). Effektives Lehren und Lernen in der Informatik, Wirtschaftsinformatik und verwandten Fachgebieten. Veröffentlicht in: Informatik Spektrum, Springer Nature. SPRINGER NATURE Link:
https://doi.org/10.1007/s00287-022-01436-5
Bin ich bereit für das Text Mining Schulung?
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Passende Fachliteratur
Diese Fachbücher ergänzen die Schulung und eignen sich zur Vertiefung,
Begleitung und Nachbereitung datenanalytischer Inhalte.
Deutsche Ausgabe
Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python
Vom Problem zur verantwortbaren Lösung
Das Buch betrachtet Data Science als systematischen Problemlösungsprozess. Es führt von der Problemdefinition über Datenbeschaffung, Datenverständnis, Analyse und Modellierung bis zu Entscheidungen und verantwortbaren Lösungen.
From Data to Solutions in Data Science with Python
From Problem Definition to Responsible Solutions
The book presents Data Science as a systematic problem-solving process. It connects problem definition, data acquisition, data understanding, analysis and modeling with decisions and responsible solutions.
Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python
Vom Modell zur verantwortbaren Entscheidung
Das Buch zeigt, warum Vorhersagen noch keine Entscheidungen und Modelle noch keine Lösungen sind. Es verbindet Machine Learning, Modellbewertung, Unsicherheit, Urteilskraft und Verantwortung mit praktischen Python-Anwendungen.
From Models to Decisions in Machine Learning with Python
From Models to Responsible Decision-Making
The book explains why predictions are not decisions and why models are not complete solutions. It connects Machine Learning, model evaluation, uncertainty, judgment and responsibility with practical Python applications.
Das Buch verbindet Datenanalyse, Argumentation, Statistik, Python und Modellbewertung mit kritischem Denken. Es zeigt, wie aus Beobachtungen, Daten und Modellergebnissen nachvollziehbare und verantwortbare Entscheidungen entstehen.
The book connects data analysis, reasoning, statistics, Python and model evaluation with critical thinking. It explains how observations, data and model results can support transparent and responsible decisions.
Die vollständigen Buchinformationen und Bezugsquellen befinden sich
auf www.mathiasellmann.de.
Nächste Kurstermine
Hinweis: Gesetzliche Feiertage wurden bei der Terminberechnung automatisch berücksichtigt.
Startzeitraum
Kontakt
02
Nov
2026
bis 06.11.2026
5 Schulungstage
inkl. individueller Vertiefung
Mathias Ellmann
Ing., M. Sc.
16
Nov
2026
bis 20.11.2026
5 Schulungstage
inkl. individueller Vertiefung
Mathias Ellmann
Ing., M. Sc.
30
Nov
2026
bis 04.12.2026
5 Schulungstage
inkl. individueller Vertiefung
Mathias Ellmann
Ing., M. Sc.
14
Dec
2026
bis 18.12.2026
5 Schulungstage
inkl. individueller Vertiefung
Mathias Ellmann
Ing., M. Sc.
28
Dec
2026
bis 04.01.2027
5 Schulungstage
inkl. individueller Vertiefung
Mathias Ellmann
Ing., M. Sc.
Kein passender Termin dabei? Gerne prüfen wir individuelle Schulungswünsche.
Mathias Ellmann
Ing., M. Sc.
Musterzertifikat
Dies ist die erste Seite des Zertifikats für Text Mining in Python:
Das vollständige Musterzertifikat kann auf Anfrage per E-Mail bereitgestellt werden.
Häufige Fragen zur Text Mining Schulung
Welche Voraussetzungen brauche ich für die Text Mining Schulung?
Für die Teilnahme an der Text Mining Schulung benötigen Sie grundlegende Kenntnisse in Python sowie Basiswissen in Statistik oder Datenanalyse. Erste Erfahrungen im Umgang mit Textdaten sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung.
Wie lange dauert die Text Mining Schulung und wo findet sie statt?
Die Text Mining Schulung dauert 5 Tage (jeweils 08:30–17:00 Uhr) und wird wahlweise online oder als Präsenzkurs in Hamburg angeboten.
Welche Themen werden in der Text Mining Schulung behandelt?
Sie lernen unter anderem Textaufbereitung (z. B. Tokenisierung, Stemming), Feature Engineering mit TF-IDF oder N-Grams, Klassifikation und Topic Modeling sowie Named Entity Recognition und Sentimentanalyse mit Tools wie spaCy, NLTK und scikit-learn.
Welche Ziele verfolgt die Text Mining Schulung?
Ziel der Python-Schulung ist es, unstrukturierte Textdaten effizient zu analysieren, maschinell zu klassifizieren und relevante Informationen automatisiert zu extrahieren – etwa für Business Intelligence, Research oder Data Science.
Was kostet die Text Mining Schulung?
Die Teilnahme an der Text Mining Schulung kostet 2.082,50 € inkl. MwSt. Sie erhalten strukturierte Schulungsunterlagen, ein offizielles Zertifikat und individuelle Betreuung durch erfahrene Dozenten.
Erhalte ich ein Zertifikat für die Text Mining Schulung?
Ja. Nach erfolgreicher Teilnahme an der Text Mining Schulung erhalten Sie ein Zertifikat mit den behandelten Inhalten und der offiziellen Dauer der IT-Fortbildung.
Ist die Text Mining Schulung für Unternehmen oder ganze Teams geeignet?
Ja, die Text Mining Schulung kann als individuelle Inhouse-Schulung oder Team-Fortbildung durchgeführt werden – angepasst an Ihre firmenspezifischen Textdaten oder Analyseanforderungen.
Wie erfolgt die Bezahlung der Text Mining Schulung?
Sie erhalten eine Rechnung zur Überweisung. Für Unternehmen sind auch Sammelbuchungen, Zahlungsziele oder zentrale Ansprechpartner:innen für größere Gruppen möglich.
Kann ich die Text Mining Schulung stornieren oder umbuchen?
Ja, eine kostenfreie Stornierung ist bis 14 Tage vor Beginn möglich. Danach ist eine kostenfreie Umbuchung oder die Benennung einer Ersatzperson jederzeit möglich.
Kann ich für die Text Mining Schulung einen Bildungsgutschein einsetzen?
Diese Text Mining Schulung ist aktuell nicht AZAV-zertifiziert. Gerne prüfen wir alternative Förderoptionen oder erstellen Ihnen ein individuelles Angebot für Ihr Weiterbildungsbudget.
