Datenwissenschaftler: Datenoptimierung und Ensemble-Methoden

Datenwissenschaftler: Datenoptimierung und Ensemble-Methoden Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung. Einführung in die Datenwissenschaft und Python: -Überblick über Datenwissenschaft und die Bedeutung von Optimierungstechniken bei der Erstellung effizienter Modelle -Einführung in Python und wichtige Bibliotheken wie Scikit-Learn und NumPy zur Implementierung von Optimierungs- und Regularisierungstechniken -Verstehen, wie Modelle des maschinellen Lernens optimiert werden können, um die Leistung zu verbessern und Überanpassung zu reduzieren -Einrichten von Python-Umgebungen zur Anwendung von Optimierungsstrategien bei realen Datenwissenschaftsproblemen Optimierungstechniken im maschinellen Lernen: -Verständnis der Grundlagen der Optimierung in Machine Learning-Modellen, einschließlich Verlust- und Kostenfunktionen -Einführung in Optimierungsalgorithmen wie Gradientenabstieg und stochastischer Gradientenabstieg -Anpassung von Modellparametern zur Minimierung von Fehlern und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit -Verwendung von Python-Bibliotheken zur Implementierung von Optimierungstechniken und zur Bewertung der Modellleistung Regulierung zur Vermeidung von Überanpassung: -Einführung in Regulierungsmethoden wie Lasso und Ridge zur Bekämpfung von Überanpassung in Machine Learning-Modellen -Implementierung der L1- und L2-Regulierung in Python zur besseren Modellverallgemeinerung -Verständnis des Kompromisses zwischen Verzerrung und Varianz beim Modelltraining -Bewährte Verfahren zur Auswahl und Anwendung von Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Modellrobustheit Ensemblemethoden für eine verbesserte Modellleistung: -Einführung in Methoden des Ensemble Learning wie Bagging, Boosting und Random Forests -Verständnis des Konzepts der Modellaggregation zur Verbesserung der Genauigkeit und Reduzierung der Varianz -Implementierung von Ensemble-Techniken in Python zur Kombination mehrerer Modelle für eine bessere Leistung -Bewertung der Effektivität von Ensemblemethoden in realen Data Science-Projekten

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

ja

Teilnahmevorraussetzungen

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

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined