In dieser Weiterbildung erlernen Sie die Anwendung statistischer Methoden im Bereich des Machine Learning. Sie werden in die Lage versetzt, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Ein Schwerpunkt liegt auf der Implementierung dieser statistischen Methoden mit Python. Sie lernen, Algorithmen des maschinellen Lernens zu programmieren und anzuwenden. Zusätzlich erwerben Sie Kenntnisse in der Nutzung von Datenbanksystemen mit SQL. Sie werden befähigt, Daten effizient zu speichern, abzurufen und zu verwalten. Grundlagen des Projektmanagements werden ebenfalls vermittelt. Sie lernen, Projekte zu planen, zu steuern und abzuschließen. Darüber hinaus setzen Sie sich mit JavaScript, PHP und MySQL auseinander. Sie werden in die Lage versetzt, dynamische Webanwendungen zu entwickeln und zu betreuen. Die methodisch-didaktische Umsetzung erfolgt durch eine Kombination aus theoretischen Einheiten und praktischen Übungen. Sie wenden die erlernten statistischen Methoden in realitätsnahen Projekten an. Durch die Bearbeitung praxisorientierter Fallstudien vertiefen Sie Ihr Verständnis für die Anwendung von Machine Learning in verschiedenen Kontexten. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, statistische Methoden im Bereich des Machine Learning eigenständig anzuwenden. Sie können Datenbanken effizient nutzen und Projekte im IT-Bereich managen. Die erworbenen Fähigkeiten ermöglichen es Ihnen, in verschiedenen Branchen tätig zu werden, in denen Machine Learning und Datenanalyse eine zentrale Rolle spielen.

Maschinelles Lernen und Automatisierte Diagnoseverfahren
  • Kenntnisse im Bereich statistischer Methoden als Grundlage für Machine Learning erwerben
  • Arten des Machine Learning
  • Datenvorbereitung mit Fokus auf statistische Methoden
  • Training und Auswahl eines Vorhersagemodells
  • Bewertung von Modellen unter Anwendung statistischer Methoden
  • Perzeptron-Algorithmen für Klassifikation

Datenbanksysteme mit SQL
  • Einführung in relationale Datenbanken mit Schwerpunkt auf statistischen Methoden
  • Datenbankmodellierung und Namenskonventionen
  • Transaktionen unter Berücksichtigung statistischer Methoden
  • Normalisierung und Normalformen
  • SELECT, JOIN und GROUP BY in Verbindung mit statistischen Methoden
  • Ändern von Daten über INSERT, UPDATE und DELETE

Projektmanagement Grundlagen
  • Projektmanagement unter Einsatz statistischer Methoden
  • Vorgehensmodelle
  • Projektarten mit Fokus auf statistische Methoden
  • Standards und Normen
  • Projekt-Initialisierung anhand statistischer Methoden
  • Projekt-Planung

Wort-Embeddings und Ensemble Learning
  • Ensemble Learning mit Einbindung statistischer Methoden
  • Anwendung von verschiedenen komplexen SELECTs
  • Umsetzen mit MySQL unter Berücksichtigung statistischer Methoden

Webtechnologien mit JavaScript und PHP
  • Einführung in JavaScript: Einbinden und Laden mit Bezug auf statistische Methoden
  • Variablen und Syntax
  • Primitive Datentypen: Zahlen, Strings, Boolean unter Einbindung statistischer Methoden
  • Funktionen erstellen und aufrufen
  • Installation und Einrichtung der Entwicklungsumgebung für PHP mit Fokus auf statistische Methoden
  • Dynamische Webseiten und Formulare

Programmiersprachen und Algorithmen
  • Algorithmen und Python-Grundlagen im Zusammenhang mit statistischen Methoden
  • Variablen und Zuweisungen
  • Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen unter Berücksichtigung statistischer Methoden
  • Kontrollstrukturen: if, else, elif
  • Schleifen: for und while mit Fokus auf statistische Methoden
  • Funktionen definieren und aufrufen