Grundlagen des überwachten Lernens für Python lernen in der Data Science
  • Daten vorbereiten, bereinigen und für Machine Learning-Modelle aufbereiten
  • Feature Engineering anwenden, um relevante Variablen für präzisere Vorhersagen zu erstellen


Interaktive Datenvisualisierung für Machine Learning-Modelle
  • Datenanalyse mit Power BI kombinieren, um Muster und Trends verständlich darzustellen
  • Dynamische Dashboards zur Visualisierung von Modellleistung und Datenveränderungen entwickeln


Supervised Learning-Algorithmen für datengetriebene Vorhersagen
  • Lineare Regression und Entscheidungsbäume zur Modellierung von Zusammenhängen nutzen
  • Klassifikationsalgorithmen wie Random Forest und Support Vector Machines einsetzen


Automatisierung von Machine Learning-Pipelines mit Python
  • Wiederkehrende Analyseaufgaben mit Skripten automatisieren, um Prozesse effizienter zu gestalten
  • Hyperparameteroptimierung und Modellvalidierung automatisieren, um präzisere Ergebnisse zu erzielen


Performance-Tuning für skalierbares überwachtes Lernen
  • Optimierungstechniken nutzen, um Berechnungen effizient zu skalieren und Trainingszeiten zu verkürzen
  • Bestehende Modelle und Datenpipelines anpassen, um eine hohe Vorhersagegenauigkeit sicherzustellen


  • Python lernen gezielt für Machine Learning-Anwendungen und datengetriebene Vorhersagen einsetzen
  • Best Practices für automatisierte Datenanalysen und optimierte Modelltrainingspipelines umsetzen