Erweiterte Python-Programmierung für datengetriebene Analysen und Machine Learning anwenden
  • Modulare Code-Strukturen nutzen, um Wiederverwendbarkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen
  • Skripte zur Automatisierung von Datenverarbeitung und Analyseprozessen entwickeln


Statistische Methoden und explorative Datenanalyse für fundierte Erkenntnisse einsetzen
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests zur statistischen Validierung anwenden
  • Korrelationen und Regressionen nutzen, um datengetriebene Zusammenhänge sichtbar zu machen


Grundlagen des maschinellen Lernens mit klassischen Algorithmen und Modelltraining verstehen
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen anwenden, um Muster und Vorhersagen zu generieren
  • Modelle trainieren, evaluieren und optimieren, um präzisere Analysen durchzuführen


Effiziente Datenverarbeitung und algorithmische Optimierung für leistungsstarke Analysen nutzen
  • Datenbereinigung und Feature Engineering durchführen, um analytische Modelle zu verbessern
  • Leistungsfähige Algorithmen gezielt auswählen, um datenintensive Prozesse zu beschleunigen