Data Science mit Machine Learning: Machine Learning Konzepte

Datenwissenschaft mit maschinellem Lernen: Konzepte des maschinellen Lernens Dieser Kurs vermittelt ein tiefgreifendes Verständnis der Konzepte des maschinellen Lernens (ML) und stattet die Lernenden mit den Fähigkeiten aus, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten. Die Teilnehmer werden sich mit Python-Programmierung, ML-Algorithmen und KI-gesteuerten prädiktiven Analysen anhand praktischer Anwendungen befassen. Kursmodule: Einführung in Python für maschinelles Lernen -Erlernen Sie die Python-Syntax, Datenstrukturen und Funktionen für ML-Anwendungen. -Erkunden Sie die Rolle von Python in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen. -Arbeiten Sie mit wichtigen Python-Bibliotheken für die Entwicklung von ML-Modellen. Einrichten von Entwicklungsumgebungen -Installieren und konfigurieren Sie Jupyter Notebooks und Anaconda für eine nahtlose Codierung. -Verwenden Sie Git- und Unix-Befehle für die Versionskontrolle und Zusammenarbeit. -Richten Sie Python-IDEs wie PyCharm und VS Code für effiziente ML-Workflows ein. Grundlagen des maschinellen Lernens -Verstehen Sie den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. -Lernen Sie Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Techniken kennen. -Erkunden Sie Modellbewertungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf. Überwachte Lerntechniken -Implementieren Sie lineare Regression und logistische Regression für die Vorhersagemodellierung. -Erkunden Sie Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Support-Vektor-Maschinen (SVMs). -Lernen Sie, wie man überwachte Lernmodelle trainiert und testet. Unüberwachte Lerntechniken -Verstehen Sie Clustering-Techniken wie K-Means und hierarchisches Clustering. -Lernen Sie die Dimensionsreduktion mithilfe der PCA (Hauptkomponentenanalyse) kennen. -Erkunden Sie reale Anwendungen des unüberwachten Lernens. Tiefes Lernen und neuronale Netze -Lernen Sie die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (ANNs) kennen. -Verstehen Sie, wie sich Aktivierungsfunktionen, Schichten und Gewichte auf die Modellleistung auswirken. -Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit TensorFlow und Keras für tiefes Lernen. Modellbewertung und -optimierung -Erkunden Sie die Hyperparameter-Abstimmung, um die Modellleistung zu optimieren. -Verwenden Sie Techniken wie Kreuzvalidierung und Rastersuche. -Verstehen Sie den Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz und Strategien zur Vermeidung von Überanpassung. Praktische Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen -Erstellen und trainieren Sie ML-Modelle mit Python und Scikit-learn. -Arbeiten Sie mit realen Datensätzen für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. -Wenden Sie Techniken des maschinellen Lernens auf geschäftliche und KI-gesteuerte Lösungen an.

Zielgruppe

-Arbeitssuchende, die sich weiterbilden möchten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und ihre Beschäftigungsfähigkeit auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu verbessern. -Arbeitssuchende, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern oder sich durch den Erwerb praktischer Kenntnisse für neue Aufgaben qualifizieren möchten. -Quereinsteiger, die sich in diesem Bereich neu orientieren und ihre Karrierechancen verbessern oder ihre Karriere durch den Erwerb spezialisierter Fähigkeiten vorantreiben möchten. -Menschen, die in Unternehmen, Agenturen und Beratungsfirmen arbeiten oder arbeiten wollen, die in diesem Bereich tätig sind -Menschen, die sich in diesem Bereich spezialisieren und sich solides praktisches Wissen aneignen wollen, um benutzerfreundliche, barrierefreie und effektive digitale Lösungen zu entwickeln.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Trägerzertifikat sowie Abschlussprojekt

Förderungsmöglichkeiten

Bildungsgutscheine können für dieses Angebot als Fördermittel eingesetzt werden

Teilnahmevorraussetzungen

-Motivation und Interesse an IT, Design und Softwareentwicklung -Gute Computerkenntnisse (PC/Mac) -Teilnahme an einer unverbindlichen Beratung

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined