Machine Learning mit Python in der Praxis (3-Tages-Seminar)

Diese Weiterbildung macht Sie mit Machine Learning mit Python vertraut.

Zielgruppe:

• IT-Fachkräfte, Data Analysts, Softwareentwickler:innen, Projektleiter:innen und technisch interessierte Personen, die Machine Learning in ihren Arbeitsalltag integrieren möchten.

Seminarinhalt:

Dieses dreitägige Intensivseminar vermittelt praxisnahes Wissen zur Anwendung von Machine Learning mit Python. Die Teilnehmenden lernen, wie sie Daten vorbereiten, geeignete Modelle auswählen und diese erfolgreich in realen Projekten einsetzen. Zahlreiche Übungen und Fallbeispiele sorgen für einen hohen Praxisbezug.

AGENDA:

Grundlagen und Datenvorbereitung

• Einführung in Machine Learning: Begriffe, Konzepte und Anwendungsfelder
• Überblick über Python-Ökosystem für ML (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn)
• Datenimport, -bereinigung und -visualisierung
• Feature Engineering und Datenvorverarbeitung
• Übung: Erste Datenanalyse mit Pandas und Matplotlib

Modellierung und Evaluation

• Supervised Learning: Regression und Klassifikation
• Unsupervised Learning: Clustering und Dimensionalitätsreduktion
• Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation
• Evaluationsmetriken: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC
• Übung: Modellvergleich mit Scikit-learn

Praxisprojekte und Deployment

• Praxisprojekt: End-to-End ML-Workflow mit realen Daten
• Einführung in Pipelines und Modellpersistenz
• Deployment-Strategien: lokal, Web-API, Cloud
• Überblick über ML in Produktion: Monitoring, Retraining, MLOps
• Abschlussdiskussion und Ausblick auf Deep Learning