Machine Learning mit Python
Was Sie im Online-Kurs erwartet
Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens und entdecken Sie, wie Sie mit Python Daten analysieren, Modelle erstellen und Vorhersagen treffen können.
In diesem Einsteigerkurs werden die Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) mit Python vermittelt. Die Teilnehmer lernen, wie sie Daten analysieren, ML-Modelle erstellen und bewerten können. Der Kurs legt einen Schwerpunkt auf praktische Übungen und die Anwendung von ML-Algorithmen auf reale Probleme.
- Einführung in Machine Learning und Data Science
- Grundlagen der Datenanalyse mit Pandas
- Datenvorverarbeitung und -bereinigung
- Überwachtes Lernen (Klassifikation und Regression)
- Unüberwachtes Lernen (Clustering und Dimensionsreduktion)
- Modellbewertung und -auswahl
- Lineare Regression
- Naive Bayes Classifier
- Decision Trees
- PCA
- t-sne
- Agglomerative/Hirarchical Clustering
- DBSCAN
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein Grundlegende Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen. Sie werden mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy und scikit-learn für ML-Aufgaben zu vertraut werden und so in die Lage versetzt klassisiches ML in ihrem Unternehmen gewinnbringend einzusetzen.
Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenanalysten und Data Scientisten und alle, die sich für die Anwendung von Machine Learning in Python interessieren. Grundlegende Python-Kenntnisse sind notwendig.
Jetzt Kurs anfragen: Einführung in Machine Learning mit Python
Tauchen Sie noch tiefer in die Python-Programmierung ein und erweitern Sie ihr Wissen über fortgeschrittene Konzepte und Techniken.
Ihr Trainer für Machine Learning:
Viktor Reichert
Mir ist immer wichtig, dass meine Teilnehmer wissen warum sie etwas lernen soll. Wofür braucht man das? Das ist die erste Frage, die ich versuche zu beantworten.
—Viktor Reichert
» Fertigkeiten
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 Mathematik |
» Werdegang
Nr. 1 Dozent auf superprof.de
Bestbewerteter Dozent 2022 in Deutschland und Botschafter Auszeichnung bei superprof.de
M.Sc. Informatik & B.Sc. Mathematik
Schwerpunkt Didaktik
Softwareentwickler
Bei der Mobilcom Debitel GmbH mit Schwerpunkt Testing
Das sagen Teilnehmer & Kunden zu
Viktor Reichert
„Viktor Reichert schätze ich als eine kompetente und emphatische Lehrkraft ein.
Er hat eine gute, besonnene Art und konnte jegliche Fragen zum Thema Mathematik beantworten.
Mit ihm waren die Stunden stets unterhaltsam und gingen auch sehr schnell vorbei. Absolute Empfehlung!“
Thomas
„Viktor hilft mir zurzeit im Modul Analysis für Informatiker. Durch Ihn verstehe ich die ganzen Kniffe viel besser als in den Jahren zuvor. Er versucht auch immer einen Bezug zur Informatik einzubringen, was einem das Verstehen deutlich erleichtert. Kann ich nur weiterempfehlen.“
Christos
„Mit Viktor konnte ich sehr gut die Dinge in Mathe und Statistik üben in denen ich Nachholbedarf hatte. Ebenso konnte ich mit Viktor ein neues Modul erlernen, welches er eigentlich nicht in seinem Portfolio stehen hat. Auch wenn ein Termin einmal knapp werden könnte, konnte ich den Termin mit Viktor auch mal kurzfristig verschieben.
Danke!“
Ingmar
„Viktor ist ein sehr gedudliger und empathischer Mathelehrer. Ihm fallen Möglichkeiten ein, komplexe Themen einfacher zu erklären.“
Sandy
Professionelle Schulungen der QUALIDY GmbH
Lebendig und interessant präsentiert.
Meinungen von Kursteilnehmern
Unterrichtsgestaltung
Der Unterricht besteht aus drei Konzepten, welche sich gegenseitig ergänzen, um einen maximalen Lernerfolg zu erzielen.
Input
Der Input ist der Grundstein der Wissensvermittlung in Form von prägnanten Lehrvorträgen. Hier wird zunächst geklärt, worum es geht. Dabei werden die Lernenden dort abgeholt, wo sie gerade sind. Wozu wird das, was gerade beigebracht wird, benötigt? Wie funktioniert es?
Dies stärkt die Motivation, sich mit der Thematik auseinanderzusetzen. Lehrvorträge sind der Baustein mit dem höchsten Theorieanteil. Angereichert wird sie mit praktischen Beispielen und kurzen Übungen.
Praktische Übung
Übung macht den Meister – und auf diesem Weg begleiten unsere Dozenten
die Lernenden. Konkrete Übungsaufgaben werden einzeln, in Gruppen oder sogar als Klassenverband zusammen Stück für Stück bearbeitet und besprochen. Dabei geht der Dozent auf mögliche Fallstricke ein, kommentiert
Lösungswege, zeigt „Best Practices“ und behandelt Fragen, die während der
Übung auftreten. Die Lernenden bekommen Gelegenheit, ihre Ergebnisse
der Klasse vorzustellen. Hier liegt der Praxisanteil bei nahezu hundert Prozent.
Projekt
Ein selbstfahrendes Auto, das einer Linie folgt und Hindernissen ausweicht, eine
barrierefreie PDF, erstellt durch ein Worddokument, oder auch ein eigenes
Bibliothekssystem zum Ausleihen von Medien.
Im Lauf der Fortbildung arbeiten die Lernenden an einem konkreten Projekt.
Dies wird zu Beginn erklärt. Dies stärkt die Motivation, denn der Weg zum Ziel
mag manchmal steinig sein, aber ein konkretes Ziel vor Augen hilft, den Weg
zu gehen – natürlich stets begleitet vom Dozenten.
