Scikit mit Schwerpunkt auf Learn für Prognosemodelle Erstellen 1. Einführung in Scikit-Learn und maschinelles Lernen: Überblick über Scikit-Learn und seine Funktionen, Grundlagen des maschinellen Lernens, Installation und erste Schritte mit der Bibliothek 2. Datenvorbereitung und -verarbeitung in Scikit-Learn: Datenbereinigung und -transformationstechniken, Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern, Feature Engineering für bessere Modellleistung 3. Überwachtes Lernen mit Scikit-Learn: Einführung in Klassifikations- und Regressionsmodelle, Implementierung von Entscheidungsbäumen und Random Forests, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Optimierung 4. Unüberwachtes Lernen und Clustering: Einführung in Cluster-Algorithmen wie K-Means, Anwendung von PCA zur Dimensionsreduktion, Evaluierung von Clustering-Ergebnissen 5. Modellbewertung und -auswahl in Scikit-Learn: Verwendung von Metriken zur Modellbewertung, Kreuzvalidierung und Grid Search für die Modelloptimierung, Überwachung von Overfitting und Underfitting 6. Prognosemodelle für reale Anwendungen erstellen: Entwicklung und Training von Prognosemodellen, Implementierung und Testen von Modellen auf echten Datensätzen, Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse 7. Erweiterte Techniken und Best Practices in Scikit-Learn: Einsatz von Pipelines zur Vereinfachung des Workflows, Modellbereitstellung und Integration in Anwendungen, Best Practices für den produktiven Einsatz von Modellen 8. Praxisprojekt: Erstellung eines Prognosemodells: Auswahl eines realen Datensatzes für das Projekt, Entwicklung und Implementierung eines eigenen Modells, Präsentation der Resultate und Feedbackrunde