Data Convolution
Machine Learning und Predictive Analytics
Dauer: 3 Tage
Überblick
Ein praxisorientiertes Training, das Sie von den Grundlagen des Machine Learnings bis zur Implementierung eigener Vorhersagemodelle führt. Ideal für Data Scientists, Analysten und Entwickler, die Machine Learning Projekte umsetzen möchten.
Das erwartet Sie
- Hands-on Experience mit scikit-learn und pandas
- Praktische Übungen mit realen Datensätzen
- Best Practices aus der Industrie
- Code-Templates für eigene Projekte
Curriculum
Tag 1: Grundlagen und Supervised Learning
- Einführung in Machine Learning
- Datenaufbereitung und Feature Engineering
- Regression und Klassifikation
- Model Evaluation und Validation
Tag 2: Advanced Machine Learning
- Ensemble Methods (Random Forest, Gradient Boosting)
- Hyperparameter Optimization
- Cross-Validation Strategien
- Feature Selection und Dimensionality Reduction
Tag 3: Praxisprojekte und Deployment
- End-to-End ML Projekt
- Model Deployment und Monitoring
- MLOps Best Practices
- Modell-Interpretierbarkeit
Voraussetzungen
- Grundlegende Python-Kenntnisse
- Basis-Verständnis von Statistik
- Laptop mit Python-Installation
Ihre Vorteile
- Kleine Gruppengröße (max. 8 Teilnehmer)
- Praxisnahe Übungen mit echten Datensätzen
- Zugang zu Trainingsmaterialien und Code-Repositories
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