- Lernen Sie Python-Syntax, Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen kennen
- Verstehen Sie Funktionen, Schleifen und modulare Programmierung für Data Analysis und ML
- Arbeiten Sie mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn
Einrichten von Entwicklungsumgebungen
- Installieren Sie Jupyter Notebooks und Anaconda für Ihre Analyseprojekte
- Verwenden Sie Git zur Versionskontrolle in kollaborativen Data Analysis-Workflows
- Erkunden Sie Python-IDEs wie PyCharm und VS Code für ML-Entwicklung
Programmierkonzepte für maschinelles Lernen
- Verstehen Sie objektorientierte Programmierung (OOP) in datenbasierten Anwendungen
- Nutzen Sie Datenstrukturen und Algorithmen zur effizienten Data Analysis
- Optimieren Sie Codeleistung für große Data Analysis-Projekte mit Vektorisierung
Einführung in Algorithmen des maschinellen Lernens
- Lernen Sie die Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens
- Verstehen Sie ML-Modelle zur Klassifikation, Regression und Clustering
- Nehmen Sie Bezug auf Metriken zur Modellbewertung im Kontext der Data Analysis
Algorithmen des überwachten Lernens
- Implementieren Sie lineare Regression und Entscheidungsbäume für Analysezwecke
- Arbeiten Sie mit SVMs und Ensemble-Methoden zur Vorhersageanalyse
- Optimieren Sie Modelle für höhere Genauigkeit in der Data Analysis
Algorithmen für unüberwachtes Lernen
- Erkunden Sie K-Means und hierarchisches Clustering für explorative Data Analysis
- Nutzen Sie PCA und t-SNE zur visuellen Aufbereitung komplexer Datensätze
- Wenden Sie diese Techniken zur Mustererkennung und Segmentierung an
Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens
- Arbeiten Sie mit XGBoost und LightGBM in komplexen Analyse-Use-Cases
- Nutzen Sie Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung Ihrer Data Analysis-Modelle
- Erfahren Sie, wie Modelle für produktive Data Analysis automatisiert bereitgestellt werden
Praktische Projekte zum maschinellen Lernen
- Wenden Sie gängige ML-Algorithmen in realen Data Analysis-Projekten an
- Trainieren und bewerten Sie Modelle für Klassifikation und Regression
- Entwickeln Sie End-to-End-Workflows zur Lösung konkreter Analyseprobleme
Data Analysis spielt eine zentrale Rolle bei der Nutzung von Algorithmen für Machine Learning zur Mustererkennung und Modellbewertung.