Course outline / demo syllabus
What this learning path covers
This page explains what the topic means for real AI jobs, what a learner should practice and how the result can be evidenced in a CV.
Example course structure
This outline shows what a useful course can cover. The actual course may be expanded depending on level and provider.
- Modul 1: ML-Problemtypen
Klassifikation, Regression, Clustering, Ranking und Forecasting. Welche Problemtypen in Jobanzeigen auftauchen und welche Beispiele dazu passen. - Modul 2: Trainingsdaten und Features
Train/Test-Split, Leakage, Feature Engineering, Baseline-Modelle und Datenqualität. - Modul 3: Modelle und Metriken
Logistische Regression, Random Forest, Gradient Boosting, einfache neuronale Netze. Accuracy, Precision, Recall, F1, AUC und Fehleranalyse. - Modul 4: Modellbewertung im Jobkontext
Warum ein Modell fachlich scheitern kann, obwohl die Kennzahl gut aussieht. Bias, Drift, Robustheit und Monitoring. - Modul 5: Bewerbungsprojekt dokumentieren
Ein ML-Projekt so erklären, dass Recruiter und technische Interviewer es verstehen.
Practical transfer
Mini project for portfolio and CV
Build a small portfolio project and document problem, method, tools, result and limitations.
The important result is not only a certificate but a credible project reference for applications.
Relevant target roles
- Machine Learning Engineer Junior
- Data Scientist
- Applied Scientist Intern
- ML Working Student