KKC_0040 | Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Mit Python die Grundlagen des Machine Learning praxisnah erarbeiten
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Starten Sie strukturiert in Datenanalyse, Modelle und Bewertungen
In diesem Seminar bauen Sie ein solides Fundament auf und arbeiten an verständlichen Praxisbeispielen. Im Mittelpunkt stehen moderne KI-Entwicklung mit Sprachmodellen, Automatisierung, Datenpipelines, Tools und praxisnahen Implementierungen. Sie lernen typische Einsatzszenarien kennen, bewerten Chancen und Grenzen und übertragen die Inhalte auf konkrete Aufgaben aus dem Arbeitsalltag.
Praxisnahe Übungen, Beispiele und Leitfragen helfen Ihnen, das Thema strukturiert, sicher und nachvollziehbar anzuwenden.
AngebotszielPython Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
- Python als Werkzeug für Machine-Learning-Aufgaben einordnen
- Daten vorbereiten, bereinigen und für Modelle strukturieren
- Grundlegende ML-Verfahren und typische Einsatzszenarien verstehen
- Trainings- und Testdaten sowie Modellbewertung anwenden
- Ergebnisse interpretieren und Grenzen von Modellen erkennen
- Praxisbeispiele auf eigene Aufgabenstellungen übertragen
ZielgruppePython Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Das Seminar richtet sich an Einsteiger/innen, Entwickler/innen, Analyst/innen und Fachkräfte, die Python für Machine Learning kennenlernen möchten.
VoraussetzungenPython Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Grundlegende Programmierkenntnisse oder erste Python-Erfahrung sind hilfreich. Tiefe Statistikkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
InhaltePython Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Teil 1 – Die nötigen Python Grundlagen
- Einführung: Installation & Setup (Anaconda, Jupyter), Vorteile von Python
- Basics: Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen & Module
- Fortgeschritten: Listen, Dictionaries, Sets, Fehlerbehandlung, List Comprehensions, erste Schritte in objektorientierter Programmierung
Teil 2 – Mathematische Grundlagen für Machine Learning
- Mathe Essentials: Lineare Algebra, Statistik (Mittelwert, Varianz, Korrelation), Wahrscheinlichkeiten
- Funktionen & Visualisierung: Matplotlib & Seaborn für Diagramme, Numpy für Berechnungen, Pandas für Datenanalyse
Teil 3 – Machine Learning Grundlagen
- Einführung in ML: Grundbegriffe und Konzepte
- Algorithmen: K-Nearest Neighbors, Lineare & polynomiale Regression, Entscheidungsbäume
- Modelloptimierung: Fehlerfunktionen, Overfitting & Underfitting
- Praktische Umsetzung: Arbeiten mit scikit-learn, Nutzung von Pipelines & Evaluationsmethoden
AusbildungsnachweisPython Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
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