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AutoML Grundkurs

Seminar - PROKODA GmbH

AutoML Grundkurs
Termin Ort Preis*
06.07.2026- 07.07.2026 online 1.297,10 €
06.07.2026- 07.07.2026 München 1.297,10 €
05.10.2026- 06.10.2026 online 1.297,10 €
05.10.2026- 06.10.2026 München 1.297,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • AutoML richtig einordnen
    • Wann AutoML passt und wann nicht
    • Typische Fallstricke: Leakage, Bias, Overfitting
    • AutoML im Vergleich zu klassischem ML-Workflow
  • Datenqualität als Erfolgshebel
    • Problem- und Zieldefinition, Label-Qualität
    • Train/Validation/Test sauber aufsetzen
    • Feature-Engineering vs. Auto-Feature-Generation
    • Umgang mit Imbalance, Missing Values, Ausreißern
  • AutoML für Tabular Data
    • Baseline-Modelle und sinnvolle Metriken
    • Search Space, Time Budget, Early Stopping
    • Cross-Validation, Holdout-Strategien
    • Interpretierbarkeit: Feature Importance, SHAP
  • AutoML für Text und Zeitreihen
    • Textklassifikation und Embeddings pragmatisch nutzen
    • Forecasting: Backtesting und Rolling Windows
    • Saisonalität, Drift und Datenlücken
  • Modellbewertung, Robustheit, Fairness
    • Fehleranalyse statt nur Score-Jagd
    • Stabilitätstests und Sensitivitätschecks
    • Fairness-Indikatoren und Risikoabschätzung
  • Von Experiment zu Betrieb (MLOps light)
    • Reproduzierbarkeit: Seeds, Pipelines, Artefakte
    • Model Registry, Versionierung, Freigaben
    • Monitoring: Drift, Performance, Data Quality
    • Rollback-Strategien und Retraining-Trigger
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von Machine Learning (Train/Test, Overfitting, gängige Metriken).
  • Basiskenntnisse im Umgang mit Daten (Tabellen, einfache Transformationen).
Zielgruppe:
  • Data Analysts und BI-Profis, die schneller zu belastbaren ML-Modellen kommen wollen
  • Data Scientists, die AutoML kontrolliert in ihren Workflow integrieren möchten
  • Product Owner und Projektleitende in Datenprojekten, die Ergebnisse bewerten und abnehmen müssen
  • ML Engineers und DevOps-nahe Rollen, die AutoML in Betrieb bringen und überwachen
  • Für alle, die AutoML nicht als Blackbox nutzen, sondern als steuerbaren Prozess etablieren wollen
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