Seminarkatalog

Einführung in Python und Machine Learning

Ihre Termine

Datum	Ort	Preis
22.09.2025 -26.09.2025	Köln	3.082,10 €*	Buchen
22.09.2025 -26.09.2025	Virtuelles Live Training	3.082,10 €*	Buchen
24.11.2025 -28.11.2025	Köln	% 2.927,40 €*	Buchen
24.11.2025 -28.11.2025	Virtuelles Live Training	% 2.927,40 €*	Buchen
19.01.2026 -23.01.2026	Köln	% 2.927,40 €*	Buchen
19.01.2026 -23.01.2026	Virtuelles Live Training	% 2.927,40 €*	Buchen
09.03.2026 -13.03.2026	Virtuelles Live Training	% 2.927,40 €*	Buchen
09.03.2026 -13.03.2026	Köln	% 2.927,40 €*	Buchen

* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer

Am Ende des 5-tägigen Seminars sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

Python-Programme zur Datenverarbeitung zu schreiben
Grundlegende Machine-Learning-Modelle zu verstehen und umzusetzen
Daten auszuwerten und Visualisierungen zu erstellen

Teil 1: Python Grundlagen

Abschnitt 1: Einführung

Was ist Python?
Installation & Setup (Anaconda, Jupyter)
Python vs. andere Sprachen

Abschnitt 2: Python Basics

Variablen, Datentypen
Bedingungen & Schleifen
Funktionen & Module

Abschnitt 3: Fortgeschrittene Python-Techniken

Listen, Dictionaries, Sets
Fehlerbehandlung
List Comprehensions
Einführung in Klassen & Objekte

Teil 2: Mathematische Grundlagen für Machine Learning (ML)

Abschnitt 4: Mathe Essentials

Lineare Algebra Grundlagen
Statistik: Mittelwert, Varianz, Korrelation
Wahrscheinlichkeiten

Abschnitt 5: Funktionen und Visualisierung

Matplotlib & Seaborn
Numpy
Pandas: Datenanalyse

Teil 3: Machine Learning Grundlagen

Abschnitt 6: Einführung in ML

Was ist ML?
Grundbegriffe

Abschnitt 7: Klassische ML-Algorithmen

K-Nearest Neighbors (KNN)
Lineare Regression
Polynomiale Regression
Entscheidungsbäume

Abschnitt 8: Modelloptimierung

Fehlerfunktionen
Overfitting und Underfitting

Abschnitt 9: Arbeiten mit scikit-learn, Pipelines, Evaluation

Grundverständnis von Mathematik (Schulniveau)
Keine oder geringe Python-Kenntnisse erforderlich
Eigenes Notebook mit installierter Python-Umgebung (Anleitung wird bereitgestellt)

Dieses Seminar richtet sich an:

Technisch interessierte Berufstätige (z. B. Ingenieure, Analysten, Entwickler)
Studierende technischer und naturwissenschaftlicher Fächer
Quereinsteiger:innen im Bereich Data Science

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