- Was ist Machine Learning?
- Data Analytics, Data Mining & Data Science
- Methoden & Konzepte
Python Grundlagen
- Werte, Typen & Variablen
- Operatoren
- If-, Else-, For-Anweisungen
- Funktionen
- Funktionen
- Datenstrukturen
Data Handling mit Python
- Numpy Arrays
- Pandas Series
- Pandas DataFrames
- Filtern und Sortieren von Daten
- Einlesen von Daten (csv, sql, json, API)
Daten Auswertung
- Daten Bereinigung
- Deskriptive Statistiken
- Datenvisualisierung
Einführung in das Machine Learning
- Supervised vs. Unsupervised
- Trainings- und Test-Datensatz
- Algorithmen in Scikit-Learn
Supervised Learning
- k-nearest Neighbor
- Lineare Modelle
- Naive Bayes Klassifikator
- Entscheidungsbäume
Unsupervised Learning
- Vorverarbeitung und Skalieren
- Hauptkomponentenzerlegung (PCA)
- Nicht-negative Matrix Faktorisierung (NMF)
- Manifold Learning mit t-SNE
- k-Means-Clustering
- Agglomeratives Clustering
- DBSCAN
MethodeBei der Schulung “Einführung in das Machine Learning” handelt es sich um eine Hand-On Veranstaltung. Den Teilnehmern wird die Chance und Zeit gegeben, erlernte Methoden und Konzepte anhand anschaulicher Use Cases direkt anzuwenden und das neue Wissen zu festigen.