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 fortgeschrittene maschinelle Lernen
Erkunden Sie die Rolle des fortgeschrittenen maschinellen Lernens in der Datenverarbeitung und Datenwissenschaft.
Verstehen Sie, wie Datenwissenschaftler fortgeschrittene Algorithmen einsetzen, um komplexe Datenherausforderungen zu bewältigen.
Lernen Sie die Integration fortgeschrittener maschineller Lerntechniken in Datenanalyse-Workflows kennen.

Datenanalyseverfahren Einführung
Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um große Datensätze für die Modellierung vorzubereiten.
Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die erweiterte Datenvorverarbeitung.
Wenden Sie SQL an, um Daten für maschinelle Lernaufgaben zu extrahieren, zu transformieren und zu analysieren.

Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen
Beherrschen Sie Ensemble-Methoden wie Random Forests, Gradient Boosting und XGBoost.
Tauchen Sie ein in Support Vector Machines (SVMs) und deren Anwendung in der Klassifizierung und Regression.
Erkunden Sie Bayes'sche Netze und probabilistische grafische Modelle für prädiktive Analysen.

Deep Learning und spezialisierte Anwendungen
Implementieren Sie fortgeschrittene neuronale Netze, einschließlich Faltungs- und rekurrente neuronale Netze.
Lernen Sie Techniken wie Transferlernen für effizientes Modelltraining.
Erkunden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Zeitreihenprognosen für datenintensive Projekte.

Anwendungen und Projekte aus der Praxis
Entwickeln Sie Pipelines für maschinelles Lernen für komplexe Herausforderungen aus der Praxis.
Arbeiten Sie an Gruppenprojekten mit, die professionelle Data-Engineering-Szenarien simulieren.
Präsentieren Sie Stakeholdern fortgeschrittene Erkenntnisse und Modellleistungskennzahlen und betonen Sie dabei die Integration von Datenwissenschaft und Datenanalyse.

Weitere Infos beim Anbieter

Förderungsart

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

Unterrichtsart

Online-Seminar