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Einführung in das Machine Learning mit Python

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Der Einsatz von Machine Learning gewinnt in nahezu allen Branchen an Bedeutung - von der Prozessoptimierung bis hin zur datenbasierten Entscheidungsfindung. Dieses Seminar bietet Ihnen einen fundierten Einstieg in das Thema Machine Learning mit Python und vermittelt praxisnah die wichtigsten Konzepte, Methoden und Algorithmen.
In drei Tagen vertiefen Sie Ihre vorhandenen Python-Kenntnisse und lernen den professionellen Umgang mit großen Datenmengen. Darauf aufbauend beschäftigen Sie sich mit Datenaufbereitung, Visualisierung sowie den zentralen Verfahren des Supervised und Unsupervised Learning inklusive der Anwendung gängiger Algorithmen wie k-Nearest Neighbors (kNN), Entscheidungsbäumen oder k-Means-Clustering.

Die Schulung findet wahlweise als Live Online Training oder in Präsenz statt und ist praxisorientiert aufgebaut: Sie wenden das Gelernte direkt anhand konkreter Use Cases an.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Machine-Learning-Modelle mit Python zu erstellen, Daten gezielt zu analysieren und erste eigene Projekte umzusetzen - eine wertvolle Kompetenz für datengetriebenes Arbeiten in Ihrem Fachbereich.

Termin Ort Preis*
02.03.2026- 04.03.2026 online 2.368,10 €
04.05.2026- 06.05.2026 online 2.368,10 €
04.05.2026- 06.05.2026 Düsseldorf 2.368,10 €
20.07.2026- 22.07.2026 online 2.368,10 €
16.09.2026- 18.09.2026 online 2.368,10 €
16.09.2026- 18.09.2026 Frankfurt am Main 2.368,10 €
16.11.2026- 18.11.2026 online 2.368,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung

  • Was ist Machine Learning?
  • Data Analytics, Data Mining & Data Science
  • Methoden & Konzepte

Python Grundlagen

  • Werte, Typen & Variablen
  • Operatoren
  • If-, Else-, For-Anweisungen
  • Funktionen
  • Funktionen
  • Datenstrukturen

Data Handling mit Python

  • Numpy Arrays
  • Pandas Series
  • Pandas DataFrames
  • Filtern und Sortieren von Daten
  • Einlesen von Daten (csv, sql, json, API)

Daten Auswertung

  • Daten Bereinigung
  • Deskriptive Statistiken
  • Datenvisualisierung

Einführung in das Machine Learning

  • Supervised vs. Unsupervised
  • Trainings- und Test-Datensatz
  • Algorithmen in Scikit-Learn

Supervised Learning

  • k-nearest Neighbor
  • Lineare Modelle
  • Naive Bayes Klassifikator
  • Entscheidungsbäume

Unsupervised Learning

  • Vorverarbeitung und Skalieren
  • Hauptkomponentenzerlegung (PCA)
  • Nicht-negative Matrix Faktorisierung (NMF)
  • Manifold Learning mit t-SNE
  • k-Means-Clustering
  • Agglomeratives Clustering
  • DBSCAN
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
Grundkenntnisse in Python-Programmierung sind erforderlich, entweder durch den Besuch des Seminars Python Programmierung (5162) oder durch vergleichbare Erfahrungen.
Ein grundlegendes Verständnis von Datenanalyse und Statistik ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Es gibt keine formalen Anforderungen.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Die Schulung ist praxisorientiert aufgebaut. Nach kurzen theoretischen Einführungen wenden die Teilnehmer:innen die Methoden direkt anhand konkreter Beispiele an und entwickeln schrittweise eigene kleine Machine-Learning-Modelle.
Zielgruppe:
  • Fach- und Führungskräfte, die in den Bereichen Datenanalyse, Data Science oder Künstliche Intelligenz tätig sind und ihre Kenntnisse im Bereich Machine Learning erweitern möchten.
  • IT-Spezialistinnen und -Spezialisten sowie Softwareentwickler:innen, die Python für datengetriebene Projekte einsetzen wollen.
  • Projektleiter:innen und Analysts, die datenbasierte Entscheidungsprozesse in ihren Teams implementieren möchten.
Seminarkennung:
5126
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