Python und Maschinelles Lernen sind derzeit die meistgefragten Skills in der Tech‑Welt — und das aus gutem Grund: Python ist einsteigerfreundlich, hat eine riesige Bibliothekslandschaft (NumPy, pandas, scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch) und eignet sich sowohl für schnelle Skripte als auch für produktive ML‑Pipelines. Als jemand, der regelmäßig Hands‑on‑Tests macht, habe ich in den letzten Jahren viele Einsteigerkurse ausprobiert, verglichen und bewertet. In diesem Artikel teile ich meine persönlichen Favoriten, erkläre, nach welchen Kriterien ich beurteile und gebe praktische Tipps, wie du den richtigen Kurs für deine Ziele findest.
Warum ein strukturierter Kurs sinnvoll ist — und wann YouTube reicht
Ich sehe oft zwei Typen von Lernenden: die Selbstlerner, die sich via YouTube und Blogposts piecemeal Wissen zusammensuchen, und die, die von Anfang an einen strukturierten Kurs bevorzugen. Für absolute Anfänger empfehle ich klar einen strukturierten Kurs — er vermittelt nicht nur Syntax, sondern auch Best Practices, Debugging‑Techniken und Projektstrukturen. YouTube ist großartig für punktuelle Fragen oder Refresher, aber ohne Struktur bleibt häufig das Verständnis für die «Warum»-Fragen auf der Strecke.
Wie ich Kurse bewerte — meine Kriterien
Bei der Auswahl habe ich folgende Kriterien angewendet:
- Didaktik: Werden Konzepte schrittweise und mit vielen Beispielen erklärt?
- Hands‑on‑Anteil: Gibt es echte Projekte und Übungen mit Testlösungen?
- Aktualität: Nutzen die Inhalte moderne Bibliotheken (z. B. PyTorch, scikit‑learn 1.x)?
- Community & Support: Gibt es ein Forum, Slack/Discord oder Mentorensupport?
- Preis/Leistung: Bietet der Kurs echte Mehrwerte gegenüber kostenlosen Alternativen?
- Career‑Readiness: Gibt es Portfolio‑Projekte oder Übungs‑Katas mit Fokus auf Bewerbungen?
Meine Top‑Empfehlungen für Einsteiger in Python
Diese Kurse sind ideal, wenn du bei Null anfängst. Ich habe sie in der Praxis getestet und finde, sie kombinieren Theorie mit direktem Anwenden.
- Codecademy: Learn Python 3 — sehr anfängerfreundlich, interaktive Übungen direkt im Browser, guter Einstieg in Syntax, Kontrollstrukturen und einfache Datenstrukturen. Vorteil: sofortiges Feedback; Nachteil: eingeschränkte Offline‑Nutzung.
- Coursera — Python for Everybody (University of Michigan, Dr. Charles Severance) — klassische, gut strukturierte Einführung. Ich mag den klaren Aufbau und die Prüfungsaufgaben, die echtes Verständnis testen. Zertifikat ist optional.
- Real Python — eher für Learning by Doing. Viele Tutorials und Mini‑Projekte, ideal als Begleiter, wenn du nach dem Grundkurs tiefer in konkrete Themen eintauchen willst.
- Automate the Boring Stuff with Python (Al Sweigart) — Buch + Online‑Kurs. Sehr praxisorientiert: Web‑Scraping, Excel‑Automatisierung, Regular Expressions. Ich empfehle es für Leute, die schnell nützliche Automatisierungen bauen wollen.
Meine Top‑Empfehlungen für Einsteiger in Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen verlangt ein bisschen mehr Matheverständnis, aber man kann sehr praxisnah starten. Diese Kurse kombinieren Theorie und Hands‑on mit echten Datensätzen.
- Coursera — Machine Learning (Andrew Ng) — Klassiker. Sehr gute Einführung in grundlegende Konzepte (lineare/logistische Regression, SVMs, Clustering). Ich empfehle ihn, um das Intuitionelle zu verstehen — für Python‑Praxis brauchst du zusätzliche Übungen.
- fast.ai — Practical Deep Learning for Coders — mein persönlicher Favorit, wenn du direkt in Deep Learning einsteigen willst. Der Kurs ist codezentriert (PyTorch) und zeigt, wie man schnell produktionsreife Modelle baut. Er fordert, aber die Community und die Notebooks sind Gold wert.
- Udacity — Intro to Machine Learning with PyTorch — projektbasiert mit klarer Career‑Ausrichtung. Gute Mischung aus Theorie und Projekten, inkl. Mentorensupport (bei Nanodegree kostenpflichtig).
- Google’s Machine Learning Crash Course — kurze, kleinere Einheiten, viele interaktive Jupyter‑Notebooks und praktische Übungen. Perfekt als Ergänzung zu einem längerem Kurs.
Vergleichstabelle — schnelle Übersicht
| Kurs | Format | Hands‑on | Schwerpunkt | Preis |
|---|---|---|---|---|
| Codecademy — Learn Python 3 | Interaktiv | Hoch | Syntax & Basics | Freemium / Abo |
| Coursera — Python for Everybody | Video + Übungen | Mittel | Grundlagen | Kostenlos/Pay für Zertifikat |
| Automate the Boring Stuff | Buch + Kurs | Hoch | Praktische Skripte | Günstig / Buch |
| Andrew Ng — Machine Learning | Video + Aufgaben | Mittel | Theorie & Algorithmen | Kostenlos/Pay |
| fast.ai — Practical DL | Notebooks + Videos | Sehr hoch | Deep Learning (PyTorch) | Kostenlos |
| Udacity — Intro to ML with PyTorch | Projektbasiert | Hoch | Praxis + Portfolio | Bezahlte Nanodegree |
Wie du den passenden Kurs auswählst
Aus meiner Erfahrung heraus helfen dir diese Fragen bei der Auswahl:
- Was ist dein Ziel? (Automatisieren, Data‑Science‑Job, Forschung anstreben)
- Wie viel Zeit kannst du pro Woche investieren? (5h/Woche ist realistisch für signifikante Fortschritte)
- Möchtest du ein Zertifikat für Bewerbungen? Dann sind Coursera/Udacity sinnvoll.
- Liebst du Learning by Doing? Dann such nach Kursen mit echten Projekten und Notebooks (fast.ai, Udacity).
Mein empfohlener Lernpfad (konkret)
Wenn ich heute jemandem einen klaren Weg empfehlen müsste, würde ich so vorgehen:
- Schritt 1: 4–6 Wochen Python‑Basics (Codecademy oder Python for Everybody). Ziel: Datentypen, Funktionen, Module, einfache Skripte.
- Schritt 2: 4 Wochen Praxisprojekte (Automate the Boring Stuff, Real Python). Ziel: Mindestens 2 kleine Automatisierungsprojekte + Git nutzen.
- Schritt 3: Ein ML‑Grundkurs (Andrew Ng) parallel zu Python‑übungen. Ziel: Verständnis gängiger Algorithmen.
- Schritt 4: Deep Learning/Projekt‑fokus (fast.ai oder Udacity). Baue mindestens 2 Portfolio‑Projekte mit echten Datensätzen und deploye eines (z. B. via Streamlit, Flask oder Heroku).
Konkrete Projektideen für dein Portfolio
- Spam‑Filter mit scikit‑learn (Textvorverarbeitung + Klassifikation)
- Bilderkennung mit Transfer Learning (PyTorch + fast.ai) — z. B. Pflanzenarten oder Defekt‑Erkennung
- Web‑Scraper + Analyse: Sammle Produktdaten und baue ein Preisalarm‑Tool
- Ein kleines Recommender‑System für Filme oder Artikel
Tools und Ressourcen, die ich regelmäßig nutze
- Jupyter / JupyterLab für exploratives Arbeiten
- Google Colab für GPU‑Zugang ohne Setup
- Git & GitHub für Versionskontrolle und Portfolio
- FastAPI oder Streamlit für einfache Model‑Deployments
- Hugging Face Hub für vortrainierte Modelle
Wenn du willst, kann ich dir basierend auf deinem aktuellen Kenntnisstand und Zielen einen personalisierten Lernplan erstellen — inklusive konkreter Wochenziele und Projektvorschlägen. Sag mir kurz, wie viel Zeit du investieren möchtest und ob du eher Data Science, Deep Learning oder Automatisierung anstrebst.