Die Weiterbildung Python und Machine Learning Entwickler:in vermittelt technische und analytische Kompetenzen zur Entwicklung datenbasierter Anwendungen mit Machine-Learning-Verfahren. Die Inhalte werden entlang von Python-Programmierung, Modellentwicklung und praktischer Umsetzung strukturiert aufgebaut.

Python für Machine Learning
  • Python-Syntax und Programmierlogik anwenden
  • Bibliotheken für Datenverarbeitung und Modellierung nutzen
  • Datenstrukturen für Analyse- und Trainingsprozesse einsetzen
  • Code für wiederverwendbare ML-Workflows strukturieren

Datenaufbereitung und Analyse
  • Datenquellen einlesen und fachlich einordnen
  • Datensätze bereinigen, transformieren und prüfen
  • Merkmale für Modellprozesse auswählen und vorbereiten
  • Muster und Zusammenhänge in Daten analysieren

Modellentwicklung
  • Machine-Learning-Verfahren für konkrete Aufgaben auswählen
  • Modelle für Klassifikation und Regression trainieren
  • Trainings-, Test- und Validierungsdaten unterscheiden
  • Modellparameter anpassen und Ergebnisse vergleichen

Evaluation und Anwendung
  • Modellergebnisse anhand geeigneter Metriken bewerten
  • Fehlerquellen und Verzerrungen im Modelloutput erkennen
  • Modelle in einfache Anwendungen oder Workflows integrieren
  • Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren und bereitstellen

Die Weiterbildung befähigt zur Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen mit Python.