Vergleich verschiedener Modellansätze richtet sich gezielt an Data Science-Interessierte, die fundiert zwischen Machine Learning-, Deep Learning- und klassischen Statistik-Ansätzen differenzieren möchten. In diesem spezialisierten Kurs lernen Sie, wie Sie modellbasierte Entscheidungen konkret anhand realer Daten mit Python, Pandas und Scikit-Learn umsetzen. Der Kurs bietet eine systematische Gegenüberstellung von Data Science-Methoden für spezifische Datenanalyse-Aufgaben wie Clustering, Predictive Analytics, NLP oder Datenvisualisierung. Ein klarer Fokus liegt auf der anwendungsorientierten Auswahl, Anpassung und Validierung verschiedener Modellansätze - vom prototypischen Data Modeling bis zu praxistauglichen Data Pipelines. Durch unmittelbares Arbeiten mit TensorFlow, NumPy und Neural Networks erwerben Sie gefragte Tech Skills für komplexe Produktionsumgebungen.
Grundlagen und Kernkonzepte- Präzises Verstehen von Data Science, Machine Learning und Artificial Intelligence im Vergleich
- Systematischer Überblick verschiedener Data Science- und Deep Learning-Ansätze sowie Neural Networks
- Analyse typischer Herausforderungen wie Datenqualität, Feature Engineering und Big Data-Processing
- Übersicht technischer Voraussetzungen für Python-basierte Modellierung und Infrastruktur
- Einordnung von Predictive Analytics, NLP und Clustering im Gesamtprozess der Datenanalyse
- Rolle von Statistik und Datenvisualisierung für interpretierbare Modellansätze
- Bedeutung kontinuierlichen Lernens und Weiterbildung für Einsteiger und Berufseinstieg
Technische Implementierung und Praxis
- Schrittweiser Aufbau von Data Science-Workflows mit Python, Pandas, TensorFlow und Scikit-Learn
- Praxisorientierte Data Modeling-Beispiele für unterschiedliche Aufgabenstellungen
- Identifikation häufiger Fehlerquellen bei Deep Learning und datengetriebenen Prozessen
- Integration und Wartung von Data Pipelines in produktiven IT-Systemen
- Praktische Lösungsansätze für Data Science-Skalierung auf Big Data und Cloud
- Strategien für automatisiertes Testing, Code-Qualität und Compliance-Anforderungen
- Tipps zur gezielten Erweiterung Ihrer Data Science- und Tech Skills im Online Training
Analyse, Interpretation und Validierung
- Validierung unterschiedlicher Modellansätze durch Statistiken und visuelle Datenanalyse
- Kritische Evaluierung und Kommunikation von Machine Learning-Ergebnissen, inkl. Konfidenztests
- Umgang mit Biases, Limitationen und Annahmen in Artificial Intelligence-Projekten
- Interpretierbare Dokumentation und Reproduzierbarkeit für Datenkompetenz und Nachvollziehbarkeit
- Sicherstellung von Data Science-Qualitätsstandards in allen Analysephasen
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Arbeit mit anspruchsvollen Datensätzen aus Industrie, Wirtschaft oder öffentlichem Sektor
- Kombination von Clustering, Predictive Analytics und Data Modeling am Fallbeispiel
- Umgang mit Herausforderungen der Big Data-Verarbeitung und Modellskalierung
- Testen unterschiedlicher Modellansätze für konkrete Produktions-Szenarien