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Machine Learning mit Python – Grundkurs

In diesem Seminar erhalten Sie einen praktischen Einstieg in das maschinelle Lernen mit Python. Sie lernen die Grundlagen von Supervised und Unsupervised Learning und setzen eigene Modelle mit Scikit-Learn um.

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108 Termine
3 Tage

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Kursdetails & Termine

Kursbeschreibung

In diesem Seminar erhalten Sie einen praktischen Einstieg in das maschinelle Lernen mit Python. Sie lernen die Grundlagen von Supervised und Unsupervised Learning und setzen eigene Modelle mit Scikit-Learn um.

Sie analysieren Daten mit Pandas und NumPy, führen Preprocessing-Schritte durch und bewerten die Qualität Ihrer Modelle mit geeigneten Methoden.

Hinweis:

Seminarinhalte

Einführung in Machine Learning

  • Begriffe und Grundprinzipien
  • Anwendungsfelder von ML

Überblick Supervised vs. Unsupervised Learning

  • Klassifikation und Regression
  • Clustering-Grundlagen

Datenvorverarbeitung mit Pandas und NumPy

  • Daten laden, bereinigen und transformieren
  • Feature Engineering

Modelltraining mit Scikit-Learn

  • Modellwahl und Hyperparameter
  • Train-/Test-Split und Cross-Validation

Evaluierung und Interpretation

  • Metriken für Klassifikation und Regression
  • Modellvergleich und Optimierung

Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an Personen mit technischem Hintergrund, die Machine Learning mit Python verstehen und anwenden wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt. Erste Erfahrungen mit Datenanalyse oder Statistik sind hilfreich, aber nicht zwingend.

Lernziele

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Sie analysieren Daten mit Pandas und NumPy, führen Preprocessing-Schritte durch und bewerten die Qualität Ihrer Modelle mit geeigneten Methoden.

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Einführung in Machine Learning

  • Begriffe und Grundprinzipien
  • Anwendungsfelder von ML

Überblick Supervised vs. Unsupervised Learning

  • Klassifikation und Regression
  • Clustering-Grundlagen

Datenvorverarbeitung mit Pandas und NumPy

  • Daten laden, bereinigen und transformieren
  • Feature Engineering

Modelltraining mit Scikit-Learn

  • Modellwahl und Hyperparameter
  • Train-/Test-Split und Cross-Validation

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  • Metriken für Klassifikation und Regression
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Dieses Seminar richtet sich an Personen mit technischem Hintergrund, die Machine Learning mit Python verstehen und anwenden wollen.

Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt. Erste Erfahrungen mit Datenanalyse oder Statistik sind hilfreich, aber nicht zwingend.

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Fragen & Antworten

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Machine Learning mit Python – Grundkurs im Überblick