Schulung · Lovable · Data Science & Machine Learning

Lovable für Data Scientists und ML-Engineers

Web-Apps per Prompt bauen: mit Lovable vom Prompt zur lauffähigen React-App mit Supabase-Backend, GitHub-Sync und Deployment.

Dauer
1 Tag (7 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Lovable für Data Scientists und ML-Engineers“ richtet sich an Rollen wie Data Scientists in Fachbereichen und Analytics-Teams, ML-Engineers mit Verantwortung für Training und Deployment und Data Analysts, die in Python und Machine Learning einsteigen und zeigt Schritt für Schritt, wie Lovable im Bereich Data Science & Machine Learning produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Lovable erzeugt aus natürlichsprachlichen Beschreibungen vollständige Web-Anwendungen auf Basis von React, TypeScript, Tailwind CSS und Vite. In dieser eintägigen Schulung lernen Sie, wie Sie Anforderungen so formulieren, dass Lovable sauberen, wartbaren Code liefert, wie Sie über die Supabase-Integration Datenbank, Authentifizierung und Storage anbinden und wie Sie Änderungen iterativ steuern, statt bei jedem Fehler von vorn zu beginnen. Im Mittelpunkt stehen echte Workflows: vom ersten Prompt über Datenmodell und Rechtekonzept bis zur veröffentlichten Anwendung unter eigener Domain.

Für Entwicklerinnen und Entwickler ist Lovable vor allem dann interessant, wenn der generierte Code nicht im Tool gefangen bleibt. Deshalb arbeiten Sie intensiv mit der bidirektionalen GitHub-Synchronisation, prüfen den erzeugten Code im eigenen Editor, ergänzen Tests und übernehmen das Projekt bei Bedarf in Ihre bestehende Toolchain. Sie lernen außerdem die Grenzen kennen: Row Level Security, Edge Functions, Secrets, Performance und Wartbarkeit größerer Codebasen. So entscheiden Sie fundiert, wann Lovable der schnellste Weg ist und wann klassische Entwicklung oder ein Agentic-Coding-Werkzeug besser passt.

Data Science und Machine Learning leben vom schnellen Wechsel zwischen Exploration, Modellierung und Produktivsetzung. Viel Zeit fließt dabei in Datenaufbereitung mit pandas oder Polars, Feature Engineering, Visualisierung, Hyperparameter-Experimente und schließlich das Überführen von Notebook-Code in wartbare Pipelines. KI-Coding-Assistenten und Agenten beschleunigen jeden dieser Schritte: Sie schreiben Explorations- und Plotting-Code, schlagen Validierungsstrategien vor, refaktorisieren Notebooks in getestete Python-Module, bauen scikit-learn- oder PyTorch-Trainingsskripte und richten Experiment-Tracking mit MLflow ein. Entscheidend ist dabei methodische Sorgfalt, denn plausibel wirkender Code kann Data Leakage oder falsche Metriken enthalten. Im Kurs lernen Sie, KI produktiv einzusetzen und die statistische Qualität Ihrer Ergebnisse abzusichern.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Data Scientists in Fachbereichen und Analytics-Teams
  • ML-Engineers mit Verantwortung für Training und Deployment
  • Data Analysts, die in Python und Machine Learning einsteigen
  • Forschende und Entwickler:innen mit Notebook-lastigen Workflows
  • MLOps-Teams, die Modelle in Produktion betreiben

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Unübersichtliche Notebooks, die sich schwer reproduzieren und produktiv setzen lassen
  • Zeitaufwändige Datenaufbereitung und Feature Engineering
  • Methodische Fehler wie Data Leakage, ungeeignete Metriken oder fehlerhafte Validierung
  • Fehlende Nachvollziehbarkeit von Experimenten, Modellen und Datenständen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie formulieren Prompts, mit denen Lovable strukturierte und wartbare React-Anwendungen erzeugt.
  • Sie binden Supabase für Datenbank, Authentifizierung und Storage an und prüfen die Row Level Security.
  • Sie iterieren gezielt am Design, ohne funktionierende Teile der Anwendung zu beschädigen.
  • Sie synchronisieren Projekte mit GitHub und bearbeiten den Code in Ihrer gewohnten Entwicklungsumgebung weiter.
  • Sie beschleunigen Exploration, Feature Engineering und Modellierung mit KI-Assistenten, ohne methodische Sorgfalt aufzugeben.
  • Sie überführen Notebook-Code mit KI-Agenten in getestete, reproduzierbare ML-Pipelines.
  • Sie erkennen typische Fehler in generiertem ML-Code wie Data Leakage oder ungeeignete Metriken und korrigieren sie gezielt.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Grundlagen und Prompt-Strategie
  • Funktionsweise von Lovable: generierter Stack aus React, TypeScript, Tailwind CSS und shadcn/ui
  • Anforderungen strukturiert beschreiben: Zielgruppe, Seiten, Datenobjekte, Rollen
  • Chat-Modus versus direkte Änderungen: wann planen, wann bauen
  • Wissensbasis und Projektanweisungen für konsistente Ergebnisse nutzen
Modul 2 Backend mit Supabase
  • Supabase-Projekt verbinden und Tabellen aus dem Prompt ableiten lassen
  • Authentifizierung mit E-Mail, Magic Link und OAuth-Anbietern einrichten
  • Row Level Security Policies verstehen, prüfen und gezielt nachschärfen
  • Edge Functions, Storage-Buckets und Secrets für externe APIs einsetzen
Modul 3 Design-Iteration und UI-Qualität
  • Visuelles Bearbeiten einzelner Elemente und gezielte Layout-Prompts
  • Screenshots und Figma-Entwürfe als Vorlage verwenden
  • Responsives Verhalten, Barrierefreiheit und Designsystem-Konsistenz sicherstellen
  • Fehler mit Konsolenausgaben und Rücksprung auf frühere Versionen beheben
Modul 4 GitHub-Sync und professioneller Workflow
  • Bidirektionale Synchronisation mit einem GitHub-Repository einrichten
  • Code lokal in VS Code, Cursor oder Claude Code weiterbearbeiten
  • Branches, Code-Reviews und Tests für generierten Code etablieren
  • Abhängigkeiten, Umgebungsvariablen und Projektstruktur sauber halten
Modul 5 Deployment, Betrieb und Grenzen
  • Veröffentlichen mit Lovable-Hosting und eigener Domain
  • Alternative Deployments über Vercel, Netlify oder eigene Infrastruktur
  • Credit-Verbrauch, Projektgröße und typische Sackgassen realistisch einschätzen
  • Sicherheits- und Datenschutzcheck vor dem Go-live, inklusive DSGVO-Fragen
Modul 6 Praxislabor: Data Science & Machine Learning
  • Explorative Datenanalyse
  • Notebooks in Pipelines überführen
  • Modelltraining und Validierung
  • Experiment-Tracking und MLOps
  • Modelle erklären und prüfen
  • LLM- und RAG-Prototypen evaluieren
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Trainings- und Analysedaten enthalten häufig personenbezogene Informationen: Arbeiten Sie in Prompts mit Schemas, Aggregaten oder synthetischen Daten und beachten Sie DSGVO-Grundsätze wie Zweckbindung. Für Hochrisiko-Anwendungen stellt der EU AI Act Anforderungen an Datenqualität, Dokumentation und Transparenz; zudem sind Lizenzen von Datensätzen, vortrainierten Modellen und Python-Paketen zu prüfen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Explorative Datenanalyse

Der Assistent erstellt Code für Datenprofile, Verteilungen, Korrelationen und fehlende Werte mit pandas oder Polars, erzeugt aussagekräftige Visualisierungen und fasst Auffälligkeiten als Hypothesen für die Modellierung zusammen.

Notebooks in Pipelines überführen

Der Agent refaktorisiert Notebook-Code in Python-Module mit Funktionen, Konfiguration und pytest-Tests, entfernt versteckte Zustände und macht Training und Inferenz reproduzierbar ausführbar. Ergebnisse lassen sich so verlässlich vergleichen.

Modelltraining und Validierung

Die KI baut scikit-learn-Pipelines oder PyTorch-Trainingsschleifen mit sauberer Kreuzvalidierung, passenden Metriken und Baselines und weist aktiv auf Risiken wie Data Leakage oder Klassenungleichgewicht hin. Ergebnisse werden stets gegen Baselines verglichen.

Experiment-Tracking und MLOps

Der Assistent richtet MLflow oder vergleichbare Werkzeuge für Parameter, Metriken und Artefakte ein, versioniert Modelle und erstellt Trainings- und Deployment-Workflows für die CI/CD-Pipeline. Experimente bleiben jederzeit nachvollziehbar.

Modelle erklären und prüfen

Mit SHAP, Permutation Importance oder Partial Dependence Plots entstehen Erklärungen für Modellentscheidungen sowie Auswertungen zu Fairness und Robustheit über relevante Untergruppen hinweg. Fachbereiche erhalten verständliche Erläuterungen.

LLM- und RAG-Prototypen evaluieren

Die KI hilft beim Aufbau von Evaluationsdatensätzen, automatisierten Bewertungsmetriken und Vergleichsexperimenten für Prompt-Varianten, Embedding-Modelle oder Retrieval-Strategien. So lassen sich Qualität, Kosten und Latenz verschiedener Varianten objektiv gegenüberstellen und dokumentieren.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Churn-Prognose mit Erklärungen

Ein vollständiges Projekt von der Datenaufbereitung über ein Gradient-Boosting-Modell bis zu einer kleinen Streamlit-App, die Prognosen und SHAP-Erklärungen anzeigt. Ideal, um den gesamten ML-Workflow mit KI zu üben.

Modell-Monitoring-Skript

Ein Skript, das Daten- und Vorhersageverteilungen über die Zeit vergleicht, Drift erkennt und einen kompakten Bericht mit Grafiken erzeugt. Bei Auffälligkeiten wird automatisch das Team benachrichtigt.

Evaluations-Harness für einen RAG-Chatbot

Ein Testaufbau mit Fragensammlung, Referenzantworten und automatischer Bewertung, der verschiedene Retrieval- und Prompt-Konfigurationen vergleicht. Die Ergebnisse werden pro Konfiguration in einer übersichtlichen Tabelle mit Kennzahlen zusammengefasst.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Webentwicklung (HTML, CSS, JavaScript) und erste Erfahrungen mit Git sind hilfreich. React- oder Supabase-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt. Gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit pandas oder Polars und scikit-learn sowie Grundlagen in Statistik und Machine Learning.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser, ein Lovable-Account (ein kostenpflichtiger Plan wird für intensives Arbeiten empfohlen) sowie kostenlose Accounts bei GitHub und Supabase.

Datenschutz & Compliance

Trainings- und Analysedaten enthalten häufig personenbezogene Informationen: Arbeiten Sie in Prompts mit Schemas, Aggregaten oder synthetischen Daten und beachten Sie DSGVO-Grundsätze wie Zweckbindung. Für Hochrisiko-Anwendungen stellt der EU AI Act Anforderungen an Datenqualität, Dokumentation und Transparenz; zudem sind Lizenzen von Datensätzen, vortrainierten Modellen und Python-Paketen zu prüfen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

Häufige Fragen

Gehört mir der Code, den Lovable erzeugt?

Ja, der generierte Code ist regulärer React- und TypeScript-Code, den Sie über die GitHub-Synchronisation in ein eigenes Repository übertragen können. Dort lässt er sich unabhängig von Lovable weiterentwickeln, testen und deployen. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diesen Weg von Anfang an sauber einrichten, damit kein Lock-in entsteht.

Ist Lovable für produktive Anwendungen geeignet?

Für Prototypen, MVPs, interne Tools und überschaubare Kundenanwendungen ja, sofern Sie Sicherheit und Datenmodell bewusst prüfen. Besonders die Row Level Security in Supabase, der Umgang mit Secrets und die Wartbarkeit wachsender Codebasen erfordern Aufmerksamkeit. Wir behandeln im Kurs konkret, welche Prüfungen vor einem Go-live sinnvoll sind.

Worin unterscheidet sich Lovable von Cursor oder Claude Code?

Lovable ist ein browserbasierter App-Builder mit vorgegebenem Stack, integriertem Hosting und Supabase-Anbindung und eignet sich besonders für den schnellen Start. Cursor und Claude Code arbeiten dagegen in beliebigen bestehenden Codebasen und Technologien. In der Praxis kombinieren viele Teams beides: Start in Lovable, Weiterentwicklung im Editor über GitHub.

Kann ich der KI bei statistischen Fragen vertrauen?

KI-Assistenten kennen gängige Verfahren sehr gut, machen aber gelegentlich methodische Fehler, etwa bei der Aufteilung von Trainings- und Testdaten oder der Wahl von Metriken. Im Kurs lernen Sie, die KI gezielt nach Annahmen und Risiken zu fragen, Ergebnisse mit Baselines und Sanity Checks zu prüfen und die fachliche Verantwortung bewusst bei sich zu behalten.

Funktioniert KI-gestütztes Coding auch in Jupyter-Notebooks?

Ja. Viele Assistenten unterstützen Notebooks direkt, Agenten können Notebooks zudem lesen, ausführen und in Module überführen. Wir zeigen, wann Notebooks für Exploration ideal sind und wie Sie den Übergang zu versioniertem, getestetem Code mit KI-Unterstützung effizient gestalten. Beides ergänzt sich sinnvoll.

Was kostet die Schulung „Lovable für Data Scientists und ML-Engineers“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 1 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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