Data Mining in Python (PYDM)

Kursziel:

Ziel des Kurses ist die Anwendung von Data Mining und Machine Learning Verfahren mit Python. Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über die wichtigsten Verfahren und lernen, Modelle mittels des Python Paketes „scikit-learn“ aufzustellen, zu trainieren, zu validieren und schließlich auf neue Daten anzuwenden.
 

Zielgruppe:

Dieser Kurs richtet sich an Projektleiter und qualifizierte Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, welche große und heterogene Datenbestände mit modernen Machine-Learning-Methoden auswerten möchten.


Kursinhalte:

Der Kurs gibt einen Einblick in die gängigen Machine Learning Verfahren und deren Einsatzmöglichkeiten zur Datenanalyse und -prognose mittels Python. Die Themen:

  • Generelles Paradigma zur Anwendung von Machine Learning Verfahren (insb. in „scikit-learn“)
  • Datenvorverarbeitung
  • Vorauswahl relevanter Merkmale (Feature Selection)
  • Erläuterung und Modellerstellung verschiedener Machine Learning Verfahren (Decision Tree Verfahren, Regressionen, Support Vector Machines, künstliche neuronale Netzwerke)
  • Modellvalidierung, -vergleich und -optimierung
  • Modelleinsatz in der Praxis (Deployment)

Das Training besteht aus einer anwendungsorientierten Erläuterung der genannten Verfahrens­weisen. Die Teilnehmer können das erlangte Wissen im Rahmen von Übungen vertiefen. Als Übungsbeispiele dienen allgemein verständliche Datensätze aus verschiedenen Anwendungsbereichen.
 

Voraussetzungen:

Um vom Training optimal profitieren zu können, sollten die Teilnehmer zuvor den Kurs „Einführung in Data Sience mit Python“ (PYE) besucht haben und über grundlegende Kenntnisse in Statistik verfügen.
 

Ergänzende Kurse:

Methodenkurse

Softwarekurse

  • Deep Learning mit Python (PDL)
     

Dauer: 2 Tage                 Zeit: 9:30 - 17:00 Uhr            Preis: EUR 1.600,- (zzgl. MwSt.) je Teilnehmer

 

Anmelden

zur Kursübersicht