Schulung · Vibe Coding · Data Science & Machine Learning

Vibe Coding für Data Scientists und ML-Engineers

Software per natürlicher Sprache entwickeln: vom Prompt zur App, schnell iterieren, Qualität und Sicherheit sichern, Prototypen produktiv machen.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Vibe Coding für Data Scientists und ML-Engineers“ ist ein praxisorientiertes Training für 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. Sie lernen Vibe Coding nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Data Science & Machine Learning.

Vibe Coding beschreibt einen neuen Entwicklungsstil: Sie formulieren in natürlicher Sprache, was eine Anwendung leisten soll, und KI-Werkzeuge erzeugen den Code dazu. Statt jede Zeile selbst zu schreiben, steuern Sie über Beschreibungen, Beispiele und Feedback, testen das Ergebnis und verfeinern es in kurzen Schleifen. Das beschleunigt Prototypen, interne Tools und Experimente erheblich. Dieses herstellerneutrale Training zeigt Ihnen, wie Sie Vibe Coding mit Werkzeugen wie Claude Code, Cursor, Copilot oder browserbasierten App-Generatoren produktiv nutzen.

Genauso wichtig wie die Geschwindigkeit sind die Grenzen. Unkontrolliert generierter Code kann unwartbar, unsicher oder schlicht falsch sein. Sie lernen deshalb, Anforderungen präzise zu formulieren, Ergebnisse mit Tests und Reviews abzusichern, typische Sicherheitslücken zu erkennen und die Architektur bewusst zu steuern. Abschließend erarbeiten Sie einen klaren Pfad vom schnellen Prototyp zur produktionsreifen Anwendung, inklusive Versionskontrolle, Deployment, Dokumentation und sauberer Übergabe an das Team, das die Lösung langfristig betreibt.

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 entwickeln funktionsfähige Anwendungen über natürliche Sprache mit einem passenden KI-Werkzeug.
  • Sie formulieren Anforderungen und Vorgaben so, dass die generierten Ergebnisse Ihren Erwartungen entsprechen.
  • Sie iterieren gezielt, beheben Fehler effizient und behalten die Kontrolle über den Projektstand.
  • Sie sichern generierten Code mit Tests, Reviews und Sicherheitsprüfungen ab.
  • 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

Tag 1

Modul 1 Grundlagen des Vibe Coding
  • Was Vibe Coding ist und wie es sich von klassischer und agentischer Entwicklung abgrenzt
  • Werkzeuglandschaft: KI-Editoren, Coding-Agenten und browserbasierte App-Generatoren
  • Geeignete Einsatzfelder: Prototypen, interne Tools, Experimente, Lernprojekte
  • Rollenverständnis: Sie als Produktverantwortliche, die KI als ausführende Kraft
Modul 2 Vom Prompt zur App
  • Anforderungen als kurze Spezifikation mit Nutzern, Funktionen und Grenzen beschreiben
  • Tech-Stack und Projektstruktur bewusst vorgeben statt der KI zu überlassen
  • Benutzeroberflächen über Beschreibungen, Skizzen und Referenzbeispiele erzeugen
  • Daten, Schnittstellen und Persistenz Schritt für Schritt ergänzen
Modul 3 Iterieren und Fehler beheben
  • In kleinen, überprüfbaren Schritten arbeiten und regelmäßig committen
  • Fehlermeldungen, Logs und Screenshots als Feedback an die KI zurückgeben
  • Festgefahrene Sitzungen erkennen, zurücksetzen und mit neuem Kontext starten
  • Projektregeln und Kontextdateien anlegen, um Wiederholungen zu vermeiden
Modul 4 Qualität und Sicherheit sichern
  • Tests von der KI erzeugen lassen und deren Aussagekraft kritisch prüfen
  • Code-Reviews generierter Änderungen: Lesbarkeit, Duplikate, unnötige Komplexität
  • Typische Sicherheitslücken erkennen: Secrets im Code, fehlende Validierung, offene Endpunkte
  • Abhängigkeiten, Lizenzen und Datenschutz bei generierten Lösungen bewerten

Tag 2

Modul 5 Vom Prototyp zur Produktion
  • Kriterien festlegen, wann ein Prototyp weiterentwickelt oder neu aufgesetzt wird
  • Refactoring, Architekturbereinigung und Dokumentation mit KI-Unterstützung
  • Versionskontrolle, CI und Deployment für generierte Anwendungen einrichten
  • Betrieb, Monitoring und Übergabe an Team oder IT planen
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

Grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Git sind hilfreich; Sie sollten einfachen Code lesen und Fehlermeldungen einordnen können. Gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit pandas oder Polars und scikit-learn sowie Grundlagen in Statistik und Machine Learning.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit aktuellem Browser, Git und einem KI-Coding-Werkzeug Ihrer Wahl, etwa einem KI-Editor oder Coding-Agenten mit aktivem Konto.

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.

  • Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 1. Dezember 2026 – Mi, 2. Dezember 2026 Augsburg Anfragen
  • Mo, 14. Dezember 2026 – Di, 15. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Di, 12. Januar 2027 – Mi, 13. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 25. Januar 2027 – Di, 26. Januar 2027 Bremen Anfragen
  • Mo, 8. Februar 2027 – Di, 9. Februar 2027 Online Anfragen

Häufige Fragen

Ist Vibe Coding nur für schnelle Prototypen geeignet?

Vibe Coding entfaltet seine Stärke vor allem bei Prototypen, internen Tools und Experimenten. Mit den richtigen Praktiken, also klaren Spezifikationen, Tests, Reviews und sauberer Versionskontrolle, lassen sich Ergebnisse aber auch in produktionsreife Anwendungen überführen. Im Kurs lernen Sie, diesen Übergang bewusst zu gestalten und rechtzeitig zu erkennen, wann ein Neuaufbau sinnvoller ist.

Welche Werkzeuge werden im Kurs verwendet?

Der Kurs ist herstellerneutral. Wir arbeiten mit gängigen Kategorien: KI-Editoren wie Cursor oder Windsurf, Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex und browserbasierten App-Generatoren. Sie können Ihr bevorzugtes Werkzeug nutzen, die vermittelten Prinzipien zu Spezifikation, Iteration, Qualität und Sicherheit lassen sich auf alle übertragen.

Wie gehe ich mit Sicherheitsrisiken bei generiertem Code um?

Generierter Code enthält häufig typische Schwachstellen wie hart codierte Zugangsdaten, fehlende Eingabevalidierung oder zu weit geöffnete Schnittstellen. Sie lernen, solche Muster gezielt zu prüfen, Sicherheitsanforderungen direkt in die Spezifikation aufzunehmen, automatisierte Scans einzusetzen und vor jedem Deployment eine bewusste Freigabe durch einen Menschen vorzusehen.

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 „Vibe Coding 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 2 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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