Machine Learning Engineer - Statistik für Data Science - Grundlagen
StackFuel GmbH · Berlin
Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Statistik bildet die Grundlage vieler Data-Science- und Machine-Learning-Verfahren. Sie beschreibt und bewertet Daten mithilfe von Verteilungen, Lage- und Streuungsmaßen sowie Korrelationen.
Lerninhalte
<p>Statistik bildet die Grundlage vieler Data-Science- und Machine-Learning-Verfahren. Sie beschreibt und bewertet Daten mithilfe von Verteilungen, Lage- und Streuungsmaßen sowie Korrelationen. SQL-Abfragen, Power-Query-Transformationen und Python-Analysen liefern die strukturelle Basis, während statistische Konzepte Muster, Anomalien und Einflussfaktoren sichtbar machen. Statistik unterstützt sowohl die Merkmalsauswahl als auch die Modellbewertung. Ziel ist ein belastbarer analytischer Rahmen für Modellbildung und Validierung.<br/> <br/> !Datenbasis und Exploration<br/> *SQL-Abfragen zur Erzeugung strukturierter Analysedatensätze<br/> *Power Query zur Typanpassung und Bereinigung<br/> *EDA in Python zur Verteilungs- und Trendanalyse<br/> *Erkennen fehlender oder fehlerhafter Werte<br/> <br/> !Statistische Grundbegriffe<br/> *Lagemaße wie Mittelwert, Median und Quartile<br/> *Streuungsmaße wie Varianz und Standardabweichung<br/> *Korrelationen zur Erkennung potenzieller Einflussfaktoren<br/> *Ausreißerklassifikation für stabile Analysen<br/> <br/> !Statistik im Modellkontext<br/> *Überprüfung von Voraussetzungen für Regressionsmodelle<br/> *Interpretation statistischer Metriken wie MSE, R2, Accuracy, F1<br/> *Bewertung der Datenqualität für Feature Engineering<br/> *Trennung in Train/Validation/Test anhand statistischer Analysen<br/> <br/> !Dokumentation und Qualität<br/> *Visualisierung statistischer Ergebnisse in Power BI<br/> *Definition konsistenter DAX-Measures für Kennzahlen<br/> *Dokumentation statistischer Annahmen und Entscheidungen<br/> *Versionierung der Analyseprozesse</p>
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Häufige Fragen zu „Machine Learning Engineer - Statistik für Data Science - Grundlagen“
Ist „Machine Learning Engineer - Statistik für Data Science - Grundlagen“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Machine Learning Engineer - Statistik für Data Science - Grundlagen“?
Die Weiterbildung dauert 17 Monate.
Was kostet „Machine Learning Engineer - Statistik für Data Science - Grundlagen“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Machine Learning Engineer - Statistik für Data Science - Grundlagen“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Machine Learning Engineer - Statistik für Data Science - Grundlagen“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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