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.
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.
Nächste Termine
Weitere Termine finden Sie online auf der Kursseite.
Persönliche Beratung
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