Machine Learning für Beginner
Dieser anfängerfreundliche Tageskurs führt dich in die Welt des Machine Learning ein. Du lernst die Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen, implementierst Klassifikations- und Regressionsmodelle und arbeitest mit realen Datensätzen mit scikit-learn. Keine ML-Vorkenntnisse nötig – nur grundlegende Python-Kenntnisse.
Fähigkeiten, die du lernen wirst
Kursmodule & Lektionen
ML Grundlagen
Kernkonzepte, Lernarten und der ML-Workflow von Daten zur Vorhersage
Was ist Machine Learning?
Grundkonzepte, Anwendungsbeispiele und Abgrenzung zu klassischer Programmierung
Supervised vs Unsupervised Learning
Lernarten verstehen mit anschaulichen Beispielen
Der ML-Workflow
Von der Fragestellung über Daten zum fertigen Modell
Jupyter Notebook & Pandas Basics
Arbeitsumgebung einrichten und erste Datenanalyse
Überwachtes Lernen
Lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Modelltraining
Lineare Regression
Grundidee, Implementierung und Interpretation der Ergebnisse
Logistische Regression
Klassifikation verstehen und anwenden
Entscheidungsbäume
Baumbasierte Modelle visuell verstehen und trainieren
Modell trainieren & bewerten
Train/Test Split, Overfitting erkennen und vermeiden
Unüberwachtes Lernen & Bewertung
Clustering, Dimensionsreduktion, Kreuzvalidierung und Metriken
K-Means Clustering
Daten gruppieren und Cluster-Qualität bewerten
Dimensionsreduktion mit PCA
Hochdimensionale Daten visualisierbar machen
Kreuzvalidierung
K-Fold CV für zuverlässige Modellbewertung
Metriken richtig lesen
Accuracy, Precision, Recall und Confusion Matrix verstehen
Praxisprojekt
End-to-End ML-Projekt: Datenbereinigung, Feature Engineering, Modellauswahl und Bewertung
Datensatz auswählen & explorieren
Einen realen Datensatz laden und verstehen
Feature Engineering & Preprocessing
Daten aufbereiten und relevante Features erstellen
Modell trainieren & optimieren
Verschiedene Algorithmen vergleichen und bestes Modell wählen
Ergebnisse präsentieren
Modell evaluieren, visualisieren und Erkenntnisse teilen
Voraussetzungen
Dein Trainer
David Pinezich
Erfahrener IT-Architekt und Trainer mit Schwerpunkt Python, Cloud-Architektur und Enterprise-Lösungen. Zertifizierter TOGAF-, CISSP- und AWS-Profi mit langjähriger praktischer Schulungserfahrung.