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Machine Learning mit Python

GFU Cyrus AG, in Köln (+2 Standorte)
Dauer
3 Tage
Durchführungsform
Präsenzkurs / vor Ort, Online-Kurs / Fernlehrgang, Inhouse-Schulung
Nächster Starttermin
5 März, 2025 (+5 Starttermine)
Preis
1.930 EUR MwSt. befreit
Webseite des Anbieters
Sprache
Deutsch
Dauer
3 Tage
Durchführungsform
Präsenzkurs / vor Ort, Online-Kurs / Fernlehrgang, Inhouse-Schulung
Nächster Starttermin
5 März, 2025 (+5 Starttermine)
Preis
1.930 EUR MwSt. befreit
Webseite des Anbieters
Sprache
Deutsch
Ab 1.930 EUR MwSt. befreit / Person

Beschreibung

GFU Cyrus AG

Machine Learning mit Python

Zielgruppe: Nur für Unternehmen und Institutionen.
Das Seminar gibt eine Einführung in Konzepte und in die Praxis des Machine Learnings. Es zeigt Einsatzoptionen, erklärt statistische Grundlagen und schult anhand praktischer Beispiele die Anwendung der gängigsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek. Neben der Klassifizierung und Prognostizierung von Daten, liegt der Schwerpunkt auf der Vorverarbeitung der Daten und der Extraktion relevanter Variablen für den Anlernprozess.

Kommende Starttermine

Wählen Sie aus 5 verfügbaren Startterminen

5 März, 2025

  • Präsenzkurs / vor Ort
  • Köln
  • Deutsch

5 März, 2025

  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Deutsch

16 Juni, 2025

  • Präsenzkurs / vor Ort
  • Köln
  • Deutsch

16 Juni, 2025

  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Online-Kurs / Fernlehrgang
  • Deutsch

Inhouse-Schulung auf Anfrage

  • Inhouse-Schulung
  • Deutschland
  • Deutsch

Inhalte / Module

  • Daten ziehen und aufbereiten
    • Dateien im Verzeichnis ansteuern
    • Standardverfahren zum Lesen/Schreiben von Text- und CSV-Dateien
    • SQL-Datenbanken ansteuern
    • Arbeiten mit Datenmatrizen: Einführung in Numpy & Pandas
       
    • Daten inspizieren und beschreiben
    • Fehlende Werte behandeln
  • Machine Learning Grundlagen 
    • Grundlagen, Varianten und Techniken des Machine Learnings.
    • Arbeiten mit der Machine Learning Bibliothek scikit-learn.
    • Einfache Zusammenhänge zwischen stetigen Variablen modellieren: Lineare Regression
    • Klassifizieren mit Logistic Regression, Softmax und Support Vector Machine.
    • Modelle evaluieren: Accuracy, Precision, Recall & Confusion matrix
    • Unterteilen der Daten in Trainings- und Testdaten
  • Feature-Extraction 
    • Kategoriale Daten vorbereiten: One-Hot Codierung
    • Standardisierung von Daten
    • Dimensionsreduktion mit PCA (Principle Component Analysis)
    • Aufbereitung von Textdaten: Tokenizer und Bag-of-words.
  • Machine Learning Workflow
    • Daten aufarbeiten und zusammenführen (DataMapper)
    • Pipelines einrichten
    • Speichern und laden trainierter Klassifizierer

Zielgruppe / Voraussetzungen

Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter:innen, die einen Einstieg in die Praxis der Machine Learning Techniken suchen, um eigenständig Data Science Projekte zu gestalten. Die TeilnehmerInnen sollten über gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python (Erstellung von Funktionen, Schleifen, Lesen und Schreiben von Daten) und Grundkenntnisse im Umgang mit der Python-Bibliothek Pandas verfügen. Darüber hinaus ist die Kenntnis grundlegender statistischer Konzepte (z.B. Mittelwert, Standardabweichung, Korrelation, Regression) hilfreich

Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen. 

Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.

Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.

Abschlussqualifikation / Zertifikat

Teilnahmezertifikat und digitales Badge

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GFU Cyrus AG
Am Grauen Stein 27
51105 Köln

GFU Cyrus AG

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Bewertungen von Teilnehmern

Bewertungsdurchschnitt: 4,4

auf Basis von 9 Bewertungen
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Anonym
4/5
21 Jun 2024

Grundsätzlich war die Qualität gut, allerdings hätte ich mir bei einer Schulung, die Python Vorkenntnisse verlangte, einen inhaltlich noch etwas tieferen Einstieg gewünscht (z.B...

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Anonym
4/5
17 Jan 2024

Der Einsatz von praktische Übungen war gut, aber manchmal ein bisschen einfältig, da der Code häufig ähnlich aufgebaut war.

Anonym
4/5
17 Jan 2024

Der Einsatz von praktische Übungen war gut, aber manchmal ein bisschen einfältig, da der Code häufig ähnlich aufgebaut war.

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