Beschreibung
Als Machine Learning Scientist mit R sind Sie für die Entwicklung von
Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen verantwortlich, die große
Datenmengen verarbeiten und Muster und Zusammenhänge erkennen können.
In Ihrer Rolle arbeiten Sie mit statistischen Methoden und Algorithmen, um
Vorhersagen zu treffen und Muster in Daten zu identifizieren. Sie sind
vertraut mit Programmiersprachen wie R und können Datenanalyse-Tools
nutzen, um Daten zu bereinigen, zu manipulieren und zu visualisieren.
Darüber hinaus verfügen Sie über Kenntnisse in maschinellem Lernen, Deep
Learning und künstlicher Intelligenz und können diese Fähigkeiten auf
verschiedene Anwendungsbereiche anwenden, z.B. in der Bilderkennung,
Spracherkennung oder Prozessoptimierung.
Hinweis zum Ablauf
Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden
Zielgruppe
Die Schulung für Machine Learning Scientist mit R richtet sich an Personen,
die ein Verständnis für Machine Learning und Datenanalyse entwickeln
möchten und bereits über Kenntnisse in R verfügen. Die Schulung ist
besonders relevant für Data Scientists, Data Analysts, Ingenieure und
Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Entwicklung und Umsetzung von
Machine Learning-Algorithmen erweitern möchten.
Die Schulung kann auch für Business-Profis und Entscheidungsträger:innen
von Vorteil sein, die ein Verständnis für die Anwendung von Machine
Learning auf Geschäftsprobleme entwickeln möchten. Es wird erwartet, dass
die Teilnehmenden über Grundkenntnisse in Statistik, Mathematik und
Programmierung verfügen, um das volle Potenzial der Schulung ausschöpfen zu
können.
Zielsetzung
Das Seminar "Machine Learning Scientist mit R" hat das Ziel, den
Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von
Machine-Learning-Methoden in R zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen in der
Lage sein, Machine-Learning-Methoden zu verstehen, anzuwenden und zu
interpretieren, um Prognosen und Entscheidungen zu treffen.
Zu den Themen des Seminars gehören eine Einführung in Machine Learning und
R, Datenaufbereitung und -exploration mit R, überwachtes und unüberwachtes
Lernen, Modellvalidierung und -auswahl, Ensemble-Methoden und Deep Learning
sowie praktische Anwendungsbeispiele und Fallstudien zur Lösung realer
Probleme mit Machine Learning.
Durch praktische Übungen und Fallstudien sollen die Teilnehmer in der Lage
sein, ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von
Machine-Learning-Methoden in R zu vertiefen.
Hinweis für Menschen mit Behinderungen
Das Schulungszentrum ist barrierefrei, die Schulungen werden auch als Online-Schulung angeboten.
Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss
Teilnahmebescheinigung und digitales Badge nach dem Kurs
Förderungsmöglichkeiten
Bildungsscheck NRW
Preishinweis
Preis inkl. MwSt.
Preisvorteil 3=2: Der Dritte Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. 
