Machine Learning mit Python

Kursbeschreibung

Erlernen Sie in diesem Training den Umgang mit Machine Learning Verfahren in Python. Jedes der Verfahren wird in dem Training zunächst theoretisch eingeleitet, anschließend in Python umgesetzt und schließlich in einer kleinen Übung durch die Teilnehmer ausprobiert. Inhaltliche Fragestellungen die aufgrund von Beispieldatensätzen formuliert werden, dienen dem Kurs als roter Faden durch die Verfahren.

Zielgruppe:

Data Scientists, Data Architects, Datenanalysten, Statistiker, Mathematiker, Python-Entwickler

Lernziele:

+ Einführung in die methodischen Grundlagen des Machine Learnings

+ Einführung in grundlegenden Techniken des Machine Learnings mit Python

+ Eigene Prognoseprobleme mit Python lösen

Inhalte:

  • Grundlagen des Machine Learnings / Data Minings
    • Überblick über Modelle und Methoden, Über das Problem der Prognose
    • Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Overfitting ,Underfitting und Parametertuning – Techniken der Modellerstellung
    • Grundproblem, einfache Kreuzvalidierung, 3 Fold-Technik, k-Fold-Validierung, Kreuzvalidierung bei Zeitreihen
  • Klassifikationsverfahren
    • Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting Machines, Neuronale Netze, Support Vector Machines
    • Evaluation von Klassifikationsverfahren (ROC-Kurven, Cutoff-Wert, Präzision, Sensitivität, Spezifität)
  • Regressionsprobleme
    • Lineare Regression, Regression Trees, Neuronale Netze, Support Vector Machines, Random Forest
    • Evaluation von Regressionsproblemen
  • Clusteranalysen
    • k- nearest neighbors, k-Means, Agglomerative Clusteranalyse, Visualisierungen
  • Deep Learning
    • Keras, H2O, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks

 

 

Standorte  
Kassel 27. – 28. Juni
Hamburg 15. – 16. November

 

Preis pro Person für beide Kurstage

Euro 1650,- *

Zzgl. MwSt.

 

 

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