Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Data Preparation for Machine Learning bietet einen gezielten Fokus auf die spezifischen Herausforderungen und Methoden der Datenvorbereitung innerhalb moderner Data Science-Prozesse.
Lerninhalte
<p>Data Preparation for Machine Learning bietet einen gezielten Fokus auf die spezifischen Herausforderungen und Methoden der Datenvorbereitung innerhalb moderner Data Science-Prozesse. Im Gegensatz zu allgemeinen Data Science-Kursen liegt das Hauptaugenmerk hier auf Feature Engineering, Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Werten und der Entwicklung robuster Datenpipelines für Machine Learning-Projekte. Sie lernen praxisnah, wie Sie mit Python, Pandas und NumPy komplexe Rohdaten für Machine Learning-Modelle analysieren, transformieren und optimieren. Die konsequente Nutzung von Scikit-Learn, TensorFlow und Deep Learning-Tools steht im Zentrum, kombiniert mit systematischer Datenvisualisierung, Statistik und Predictive Analytics für hochwertige Modelldaten. Besonderes Augenmerk gilt den Herausforderungen bei Big Data, NLP und Data Modeling für datengetriebene Anwendungen.</p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Einführung in zentrale Data Science-Begriffe rund um Datenvorbereitung und Machine Learning</li><li> Umfassender Überblick über Feature Engineering-Strategien, Datenanalyse und Datenkompetenz</li><li> Typische Fehlerquellen bei Sammeln, Strukturieren und Vorverarbeiten von Daten</li><li> Rolle von Datenqualität und Datenmodellierung als Fundament für Artificial Intelligence-Lösungen</li><li> Abgrenzung von Data Science und Machine Learning, inklusive Predictive Analytics</li><li> Einführung in Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Validierung von Inputdaten</li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Praktischer Einsatz von Python, Pandas, NumPy und TensorFlow für effiziente Datenvorbereitung</li><li> Erstellung automatisierter Data Pipelines - von Datensammlung bis Input für Neural Networks</li><li> Anleitung zu Encoding, Skalierung und Normalisierung für Machine Learning-Algorithmen</li><li> Umgang mit heterogenen und großen Big Data-Sets, Samplingtechniken und Datenaugmentation</li><li> Integration fortschrittlicher Scikit-Learn- und Deep Learning-Prozesse für unterschiedliche Aufgaben</li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Nutzung fortgeschrittener Statistik und Datenvisualisierung in Python zur Prüfung der Datenqualität</li><li> Prüfung von Datenverteilungen, Ausreißerbehandlung und Überprüfung auf Biases in Machine Learning</li><li> Bedeutung reproduzierbarer Data Science-Workflows und Automatisierung aller Analyseprozesse</li><li> Verknüpfung von Modelldiagnostik mit geschäftlichen Handlungsempfehlungen</li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Realitätsnahe Projekte mit Machine Learning-Datenvorbereitung in verschiedenen Industrien</li><li> Bearbeitung anspruchsvoller Szenarien aus NLP und Predictive Analytics</li><li> Vertiefung aktueller Trends (z.B. automatisiertes Feature Engineering, Cloud-Datenmanagement)</li><li> Analyse von echten Clustering- und Data Modeling-Fällen für den Berufseinstieg in Data Science</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Data Preparation for Machine Learning“
Ist „Data Preparation for Machine Learning“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Data Preparation for Machine Learning“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Data Preparation for Machine Learning“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Data Preparation for Machine Learning“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data Preparation for Machine Learning“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.