Machine Learning – Data Science und künstliche Intelligenz – Classroom Training in München

Auch als Online Training verfügbar!

Die Themen Data Science, Machine Learning und KI gewinnen seit Jahren an Relevanz. Sie gelten heute als entscheidende Ansatzpunkte für Produktivitätssteigerung und Digitalisierung.

Dieser Machine Learning Kurs gibt einen Einblick, nach welchen Methoden und mit welchen Technologien digitale Daten aufbereitet, analysiert und für eine selbstlernende Business-Optimierung genutzt werden können.

Der Kurs ist an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtet und mit vielen interaktiven Übungen versehen, die sowohl für den direkten Anwender als auch den Entscheider aufbereitet sind.

Somit wird ein fundierter sowie breiter Einstieg in die Bereiche künstliche Intelligenz und Machine Learning ermöglicht. Dabei werden die benötigten Kernkompetenzen für die Ausarbeitung neuer oder Bewertung bestehender Konzepte vermittelt und der Praxisbezug hergestellt.

Kursinhalt

• Einführung Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz
• Grundlagen Python rund um Datenverarbeitung, Statistik und Datenvisualisierung
• Machine Learning Workflow
• Lernszenarien und ihre Einsatzgebiete (Predictive Analytics, Bots, Empfehlungsdienste etc.)
• Machine Learning Methoden im Vergleich
• Künstliche Neuronale Netze
• Clustering
• Decision Trees
• Modelle richtig bewerten und validieren
• Überblick an Software und Tools
• Anwendungs- und Praixbeispiele
• Trennung von Hype und Potenzial
• Durchgehende, interaktive Hands-On Übungen

Zugehöriges Online Training Machine Learning – Data Science und künstliche Intelligenz – Online Training Voraussetzungen

Sie sollten Interesse an den Trendthemen Digitalisierung, Big Data und Machine Learning mitbringen. Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.

Kursziel

Sie lernen, Problemstellungen aus der Perspektive eines Data Scientists zu sehen und verstehen den kompletten Machine-Learning-Workflow von der Datenaufbereitung bis zur Modellvalidierung. Der Kurs befähigt Sie, Anwendungsfälle für Machine Learning in ihrem Arbeitsumfeld zu identifizieren, die richtigen Fragen zu stellen und Lösungsansätze mit passenden ML-Methoden zu skizzieren.

Alternativen

Der Kurs Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine Learning  vermittelt die Anwendung der wichtigsten Grundwerkzeuge für die Datenanalyse in Python. Zusammen mit diesem Kurs bildet er die ideale Grundlage für den praxisnahen MLOps-Workshop für Programmierer – Praxisnahe Use Cases, in dem realitätsnahe Beispiele in mehreren Projekten umgesetzt werden.

Ergänzende und aufbauende Kurse

Der MLOps-Workshop für Programmierer – Praxisnahe Use Cases stellt eine Vertiefung und Anwendung der in diesem Kurs erlernten Konzepte dar. Anhand von praxisbezogenen Beispielen werden echte Use Cases implementiert.

Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine LearningMLOps-Workshop für Programmierer – Praxisnahe Use CasesLernziele

Sie lernen, Problemstellungen aus der Perspektive eines Data Scientists zu sehen und verstehen den kompletten Machine-Learning-Workflow von der Datenaufbereitung bis zur Modellvalidierung. Der Kurs befähigt Sie, Anwendungsfälle für Machine Learning in ihrem Arbeitsumfeld zu identifizieren, die richtigen Fragen zu stellen und Lösungsansätze mit passenden ML-Methoden zu skizzieren.

Zielgruppen

Dieses Machine Learning Training wendet sich an IT-affine Teilnehmer, vom Anwender bis hin zum Entscheider, die einen breiten Einstieg in die Themen Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Anwendung suchen.