Machine Learning Workflow Design vermittelt Ihnen tiefgehendes Know-how, wie Sie komplette Data Science-Prozesse systematisch aufbauen und steuern. Der Kurs fokussiert sich speziell auf die Verbindung klassischer Methoden der Datenanalyse mit modernen Machine Learning-Algorithmen, Deep Learning-Technologien wie Neural Networks und den direkten Einsatz von Python, Pandas, NumPy, TensorFlow und Scikit-Learn im professionellen Data Science-Workflow. Im Zentrum stehen Real-World-Anforderungen: Wie strukturieren Sie Predictive Analytics mit Big Data, führen robustes Feature Engineering durch, nutzen statistische Analyseverfahren und entwickeln mit Data Pipelines komplexe Lösungen für verschiedenste Datenquellen. Sie kümmern sich um konkrete Herausforderungen - vom datengestützten Business-Problem über NLP-Anwendungen bis hin zur Leistungsbewertung und Validierung.
Grundlagen und Kernkonzepte- Grundlegende Begriffe, Zielsetzungen und Strukturen des Machine Learning-Workflows in der Data Science
- Abgrenzung zwischen klassischen Analyseverfahren, Artificial Intelligence sowie modernen Deep Learning- und Clustering-Methodiken
- Typische Aufgabentypen in Data Science: von Datenmodellierung über Klassifikation bis hin zu Regression und Segmentierung
- Wichtige statistische Grundlagen und Datenvisualisierungstechniken mit Python
- Datenkompetenz und Überblick zu typischen Karrierewege (z. B. Data Analyst, Data Engineer)
- Unterschiede von Data Science-Weiterbildung für Einsteiger und Fortgeschrittene
Technische Implementierung und Praxis
- Step-by-step Coding mit Pandas, NumPy, TensorFlow, Scikit-Learn und spezifischem Fokus auf Machine Learning im Backend
- Aufbau effizienter Data Pipelines für große strukturierte und unstrukturierte Datenbestände
- Lösungen zu Fehlerquellen, Qualitätskontrolle und Auswahl geeigneter Cloud-Lösungen
- Einsatz von Feature Engineering und Modelltraining für Predictive Analytics
- Optimierungskriterien für verschiedene Data Science-Zwecke
- Automatisierte Prozessgestaltung mit DevOps-Praktiken für Datenprojekte
Analyse, Interpretation und Validierung
- Bewertung, Interpretation und Kommunikation der Machine Learning-Ergebnisse mittels geeigneter Datenvisualisierung
- Korrekte Anwendung von Statistik und Signifikanztests bei Data Science-Lösungen
- Umgang mit Bias, Limitationen und ethischen Fragen bei Artificial Intelligence
- Erstellung und Deutung verständlicher Ergebnisberichte für verschiedene Zielgruppen
- Sicherung von Nachvollziehbarkeit für Prüfungen oder Zertifikat-Abschlüsse
- Evaluierung von Strategien für nachhaltige Datenkompetenz im Unternehmen
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Arbeit an vollständigen Machine Learning-Lösungen von Datenimport bis Produktionsdeployment
- Hands-on Projekte mit NLP, Clustering, Deep Learning und Predictive Analytics
- Transfer komplexer Machine Learning-Konzepte auf individuelle Fallstudien
- Entwicklung branchenspezifischer Lösungen für Industrieszenarien im Data Science-Bereich