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PCA und t-SNE Grundkurs: ML Algorithmen im Griff

Seminar - PROKODA GmbH

PCA und t-SNE Grundkurs: ML Algorithmen im Griff
Termin Ort Preis*
06.07.2026- 07.07.2026 München 1.725,50 €
06.07.2026- 07.07.2026 online 1.725,50 €
05.10.2026- 06.10.2026 online 1.725,50 €
05.10.2026- 06.10.2026 München 1.725,50 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Warum Dimensionalitätsreduktion überhaupt?
    • Curse of Dimensionality und Distanzprobleme
    • Visualisierung, Kompression, Rauschreduktion
    • Was „Struktur“ in Daten wirklich bedeutet
  • PCA von Grund auf richtig
    • Zentrieren, Skalieren, Kovarianz und Eigenvektoren
    • Erklärte Varianz, Scree-Plot, Komponentenwahl
    • Loadings lesen und Features interpretieren
    • Typische Fehler: Leakage, falsche Skalierung
  • t-SNE verstehen statt nur klicken
    • Perplexity, Learning Rate, Iterationen
    • Warum globale Abstände täuschen können
    • Stabilität, Random Seed und Reproduzierbarkeit
    • Overplotting und sinnvolle Visualisierungen
  • PCA und t-SNE sauber vergleichen
    • Welche Fragen beantwortet welches Verfahren?
    • Vorverarbeitung: StandardScaler, PCA-Prestep
    • Qualitätschecks: Trustworthiness, Nachbarschaften
  • Praxis-Workflow für echte Datensätze
    • Pipeline-Denken mit Train/Test und Cross-Validation
    • Visual Analytics: Klassen, Cluster, Ausreißer
    • Dokumentation: Plot-Interpretation ohne Überdehnung
  • Grenzen, Alternativen und Entscheidungen
    • Wann UMAP sinnvoll sein kann
    • Wann Feature Selection besser ist als Projektion
    • Checkliste für belastbare Aussagen
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundkenntnisse in Statistik (Mittelwert, Varianz, Korrelation) und sicherer Umgang mit Tabellen- und Diagrammbegriffen.
  • Erste Erfahrung mit Datenanalyse in Python oder R ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Zielgruppe:
  • Data Analysts und BI-Professionals, die hochdimensionale Daten visualisieren
  • Data Scientists, die PCA oder t-SNE in Exploration und Modellvorstufen nutzen
  • Machine-Learning-Engineers, die robuste Pipelines und Auswertungen bauen
  • Fachkräfte aus Forschung und Produktanalyse, die Muster und Ausreißer belastbar erklären müssen
  • Für alle, die PCA und t-SNE verstehen und Ergebnisse sauber interpretieren wollen
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