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
Handling Imbalanced Datasets setzt einen besonderen Schwerpunkt auf Herausforderungen und Lösungsansätze beim Umgang mit unausgeglichenen Datenmengen in Data Science-Projekten.
Lerninhalte
<p>Handling Imbalanced Datasets setzt einen besonderen Schwerpunkt auf Herausforderungen und Lösungsansätze beim Umgang mit unausgeglichenen Datenmengen in Data Science-Projekten. Anders als allgemeine Data Science-Kurse thematisiert dieses Training gezielt Machine Learning-Strategien, um neuronale Netze, Klassifizierer und Data Pipelines robust gegenüber unbalancierten Klassenverteilungen zu machen. Mit unmittelbarem Fokus auf reale Datenquellen, wie z. B. medizinische Anwendungsfälle oder Betrugsprävention im Finanzsektor, lernen Sie, Modellaussagen mit Python, Pandas, NumPy und Scikit-Learn zuverlässig zu interpretieren. Der Kurs bindet fortgeschrittene Methoden wie Feature Engineering, StratifiedSampling, Resampling, SMOTE, ClassWeight-Optimierung sowie Deep Learning-Ansätze gezielt ein, um erfolgreiche Artificial Intelligence-Lösungen unter schwierigen Bedingungen zu entwickeln.</p>Grundlagen und Kernkonzepte<ul><li> Fundamentale Data Science-Konzepte und Definitionen mit Fokus auf Imbalanced Datasets präzise und strukturiert verstehen</li><li> Abgrenzung zwischen balanced und imbalanced Data Science-Szenarien</li><li> Typische Probleme bei Machine Learning mit unbalancierten Daten, z. B. Bias, Overfitting und Performance-Verlust</li><li> Statistische Grundlagen zu Prävalenz, Recall, Precision, ROC AUC und weiteren Metriken</li><li> Zusammenhang von Datendiversität, Feature Engineering und Datenmodellierung in Predictive Analytics-Projekten</li><li> Relevanz von Imbalanced Datasets für Data Science in Industrie und Forschung</li></ul><br/>Technische Implementierung und Praxis<ul><li> Schritt-für-Schritt-Implementierung von Machine Learning-Lösungen speziell für Imbalanced Datasets in Python mit Pandas, NumPy und Scikit-Learn</li><li> Resampling-Strategien (Oversampling, Undersampling, SMOTE) praxisnah anwenden</li><li> Nutzung fortgeschrittener ML-Frameworks wie TensorFlow und Deep Learning für komplexe Datenmuster</li><li> Fehleranalyse, Bias Detection und analytische Modellauswertung in Data Pipelines</li><li> Codequalität, Testing und Dokumentation in Machine Learning-Projekten</li><li> Integration von Imbalanced-Lösungen in bestehende Backend- und Cloud-Architekturen</li></ul><br/>Analyse, Interpretation und Validierung<ul><li> Statistische Auswertung typischer ML-Kennzahlen bei Imbalanced Datasets</li><li> Visualisierung von Class Imbalances mit Datenvisualisierung-Tools</li><li> Interpretation und Validität von Ergebnissen für Echtanwendungen im Bereich Artificial Intelligence</li><li> Dokumentation und Kommunikation der Analyseergebnisse für verschiedene Zielgruppen</li><li> Absicherung der Reproduzierbarkeit und Compliance-Richtlinien</li></ul><br/>Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung<ul><li> Authentische Case Studies aus Medizin, Finanzen und Industrie</li><li> Eigene Lösungen für Imbalanced Datasets mit aktuellen Tech Skills entwickeln</li><li> Analyse, Optimierung und Anpassung von Machine Learning-Modellen für neue, anspruchsvolle Datenszenarien</li><li> Trends und neue Methoden aus Data Science, Deep Learning und Data Pipelines</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Handling Imbalanced Datasets“
Ist „Handling Imbalanced Datasets“ 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 „Handling Imbalanced Datasets“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Handling Imbalanced Datasets“?
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 „Handling Imbalanced Datasets“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Handling Imbalanced Datasets“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.