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Der Kurs Machine Learning mit Python ist das zweite Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte, modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten.

Das Modul Machine Learning mit Python gibt einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxis-Übungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Wenn heutzutage von Künstlicher Intelligenz gesprochen wird, meinen die meisten eigentlich Maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen, oder Machine Learning, lässt die Daten für einen sprechen. Denn anstatt dass Sie selbst Regeln erstellen finden Machine Learning Algorithmen mit Ihrer Hilfe diese Regeln selbst.

Dabei unterteilt sich Machine Learning in drei Hauptbereiche: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie werden aus diesen Bereichen zahlreiche Algorithmen kennenlernen und ausgewählte Algorithmen (KMeans, DBSCAN, Random Forest, XGBoost, Neuronale Netze, LSTMs) in drei Praxis-Übungen selbst intensiv anwenden.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh

In diesem Kurs werden Grundkenntnisse der Programmiersprache R vermittelt. Der Fokus liegt dabei auf die technische Einführung in R, das Erlernen der grundlegenden R-Syntax und das Arbeiten mit R zur Datenanalyse. Dieser Kurs ist sowohl für Teilnehmer ohne R Kenntnisse als auch zur Auffrischung der Grundlagen in geeignet. 

Nach Abschluss des Advanced-Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, moderne Analytics- und AI-Architekturen gezielt zu entwerfen, weiterzuentwickeln und kritisch zu bewerten. Sie verstehen, welche architektonischen Voraussetzungen für skalierende BI-, Analytics- und AI-Anwendungen erforderlich sind. 

Dies ermöglicht insbesondere: 

• Bewertung moderner Analytics- und Data-Plattformen 
• Architekturentscheidungen für Advanced-Analytics- und AI-Use-Cases 
• Integration von AI- und RAG-Architekturen in bestehende Systeme 
• Berücksichtigung von Governance- und Sicherheitsanforderungen 
• Gestaltung zukunftsfähiger Analytics-Lösungen 
  
  
  
  

Nach Abschluss des Advanced-Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, moderne Analytics- und AI-Architekturen gezielt zu entwerfen, weiterzuentwickeln und kritisch zu bewerten. Sie verstehen, welche architektonischen Voraussetzungen für skalierende BI-, Analytics- und AI-Anwendungen erforderlich sind. 

Dies ermöglicht insbesondere: 

• Bewertung moderner Analytics- und Data-Plattformen 
• Architekturentscheidungen für Advanced-Analytics- und AI-Use-Cases 
• Integration von AI- und RAG-Architekturen in bestehende Systeme 
• Berücksichtigung von Governance- und Sicherheitsanforderungen 
• Gestaltung zukunftsfähiger Analytics-Lösungen