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.

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

Hinweis:

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

Sie verstehen die Grundlagen von Supervised und Unsupervised Learning, analysieren und bereiten Daten mit Pandas und NumPy auf, setzen Modelle mit Scikit-Learn um und bewerten deren Qualität mit geeigneten Methoden.

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.