Inhalt

Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an motivierte und teamorientierte Quereinsteiger, Geisteswissenschaftler und Studienabbrecher, die in die wachsende Digitalbranche einsteigen möchten. Das Unternehmen spricht auch explizit Frauen an, die eine Karriere in der Digitalwirtschaft anstreben und Interesse am Programmieren haben. Im Laufe des Bootcamps bauen die Teilnehmerinnen ihr eigenes digitales Portfolio auf und schließen die Ausbildung mit einem eigenen „digitalen Gesellenstück“ ab. Dabei erstellen sie wichtige Arbeitsproben.

Kursinhalt:

Einführung in das maschinelle Lernen in der Datenwissenschaft
Verstehen Sie die Rolle des maschinellen Lernens in den Arbeitsabläufen der Datenwissenschaft und Datenanalyse.
Erkunden Sie, wie Datenwissenschaftler maschinelles Lernen zur Lösung realer Probleme nutzen.
Lernen Sie die grundlegenden Konzepte der künstlichen Intelligenz und ihre Beziehung zum maschinellen Lernen kennen.

Techniken der Datenanalyse Einführung
Bereiten Sie Daten für maschinelles Lernen durch explorative Datenanalyse (EDA) vor.
Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die Datenvorverarbeitung.
Wenden Sie SQL für die Extraktion und Analyse von Datensätzen vor der Modellierung an.

Techniken des überwachten Lernens
Erkunden Sie wichtige Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume.
Verstehen Sie die Prinzipien der Klassifizierung und Regression für die prädiktive Modellierung.
Lernen Sie Methoden zur Modellbewertung kennen, einschließlich Kreuzvalidierung und Leistungsmetriken.

Fortgeschrittene Konzepte des maschinellen Lernens
Tauchen Sie ein in unüberwachte Lerntechniken wie Clustering und Dimensionsreduktion.
Erkunden Sie Ensemble-Methoden wie Random Forests und Gradient Boosting.
Verstehen Sie die Anwendung neuronaler Netze für fortgeschrittene Problemlösungen.

Projekte zum maschinellen Lernen in der Praxis
Erstellen Sie End-to-End-Pipelines für maschinelles Lernen auf der Grundlage realer Datensätze.
Präsentieren Sie den Interessengruppen Erkenntnisse, die aus Modellen des maschinellen Lernens gewonnen wurden.
Arbeiten Sie an Gruppenprojekten mit, um reale datenwissenschaftliche Umgebungen zu simulieren.

Weitere Infos beim Anbieter

Förderungsart

Bildungsgutschein (nach AZAV, Akkreditierungs- und Zulassungsverordnung Arbeitsförderung) i

Unterrichtsart

Online-Seminar