Seminarkatalog

In dieser 5-tägigen Schulung "Machine Learning mit Python und Scikit-learn" lernen Sie die Grundlagen von Python und die Anwendung von Machine Learning. Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in Python und das maschinelle Lernen. Sie lernen die Syntax, Datentypen, Schleifen und Funktionen von Python kennen. Zudem erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen und lernen die Terminologie und verschiedene Algorithmen kennen. Sie werden auch die Anwendung von Python im maschinellen Lernen kennenlernen, einschließlich der Nutzung von Scikit-learn und der Umsetzung von Algorithmen wie dem k-nearest Neighbor Classifier, Decision Trees und Random Forests. Der Kurs behandelt auch die Anomalie-Erkennung mit z.B. Isolation-Forests. Nach Abschluss des Kurses können Sie Python effektiv im maschinellen Lernen einsetzen und Modelle für Klassifikation, Vorhersage und Anomalie-Erkennung erstellen.

Einführung: Die Programmiersprache Python

• Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
• Warum ist Python so beliebt?
• Warum Machine Learning mit Hilfe von Python?
• Einführung in Jupyter-Notebooks
• Datentypen: Listen, Tupel, Dictionaries, Strings, Sets, FrozenSets
• Code in Funktionen organisieren
• Code in Modulen organisieren

Daten mit Python visualisieren

• Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib
• Alternativen zu Matplotlib: Seaborn

Machine Learning

• Einführung in KI und Machine Learning
• Arten von Machine Learning Verfahren: Klassifikation, Regression
• Einführung in Machine Learning mit Python: scikit-learn
• k-nearest Neighbor (KNN) Verfahren zur Klassifikation und Regression
• Decision Trees zur Klassifikation und Regression
• Random Forests zur Klassifikation und Regression
• Einführung in Neuronale Netzwerke in Python
• Anomalien in Daten erkennen mittels Cluster-Analyse (DBSCAN)

• Kenntnisse in einer Programmiersprache

• Entwickler
• Data Scientists
• Analysten