Diese Weiterbildung vermittelt fundierte Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens als zentralem Bestandteil der Datenwissenschaften. Die Teilnehmenden erlernen die methodischen Grundlagen zur Analyse großer Datenmengen und zur Entwicklung prädiktiver Modelle. Der Fokus liegt auf der Vermittlung technischer Kompetenzen für datengesteuerte Entscheidungsprozesse in verschiedenen Wirtschaftsbereichen.
Kursinhalt1. Grundlagen und Datenvorbereitung
- Einführung in die statistischen Konzepte des maschinellen Lernens
- Methoden der Datenbereinigung und Merkmalsextraktion
- Umgang mit unterschiedlichen Datentypen und Datenstrukturen
2. Methoden des überwachten Lernens
- Anwendung von Regressionsmodellen zur Vorhersage kontinuierlicher Werte
- Klassifikationsverfahren wie Entscheidungsbäume und Support Vector Machines
- Evaluierung der Modellgüte durch Validierungstechniken
3. Unüberwachtes Lernen und Spezialverfahren
- Clusteranalyse zur Identifikation von Mustern in ungelabelten Daten
- Verfahren zur Dimensionsreduktion komplexer Datensätze
- Grundlagen künstlicher neuronaler Netze
4. Modellimplementierung und Optimierung
- Auswahl geeigneter Algorithmen für spezifische Problemstellungen
- Feineinstellung von Modellparametern zur Performancesteigerung
- Praktische Umsetzung von Arbeitsabläufen im Bereich Machine Learning
Berufliche Relevanz
- Bedarf an Fachkräften für die automatisierte Auswertung betrieblicher Daten
- Einsatzmöglichkeiten in der vorausschauenden Wartung und Prozessoptimierung
- Unterstützung bei der Entwicklung intelligenter Softwarelösungen und digitaler Produkte