Seminar-Beschreibung
Eine Einführung in die Konzepte und die Praxis des Machine Learnings erlangen Sie in diesem Seminar. Anhand praktischer Beispiele und unter Anwendung der gängigsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek lernen Sie die statistischen Grundlagen und Einsatzoptionen. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Vorverarbeitung der Daten und der Extraktion relevanter Variablen für den Anlernprozess sowie der Klassifizierung und Prognostizierung von Daten.
Schulungsziel
Durch das Seminar sind Sie fähig, Daten zielsicher zu extrahieren, Algorithmen anzulernen und zur Prognostizierung sowie Klassifizierung einzusetzen.
Schulungsformen
Online-Schulung
3 Tage
1 – 25 Teilnehmer
Online
Preis nach Angebot
Firmen-Schulung
3 Tage (anpassbar)
1 – 15 Teilnehmer
Biplus ACADEMY, Bonn
Preis nach Angebot
Inhouse-Schulung
3 Tage (anpassbar)
1 – 30 Teilnehmer
In Ihrem Hause/Büro
Preis nach Angebot
Seminar-Details
Wer teilnehmen sollte
Projektleiter und Technisch interessierte Fachkräfte die eigenständig an Data Science Projekte arbeiten möchten und die Praxis und den Einstieg der Machine Learning Technik beherrschen wollen.
Erweiterte Kenntnisse im Bereich der Programmiersprachen und grundlegende statische Begriffe sind hilfreich. Ebenso der Umgang mit Python-Bibliothek Pandas.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung
Lernmethode
Vermittlung der Theorie in Kombination mit der Bearbeitung von praxisnahen Beispielen.
Unterlagen
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.
Arbeitsplatz:
PC/VMs für jeden Teilnehmer
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Lernumgebung
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.
Arbeitsmaterialien
Din A4 Block, Kugelschreiber
Teilnahmebescheinigung
Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis
Schulungszeiten
5 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung:
Biplus ACADEMY
Godesberger Allee 125–127
53175 Bonn
oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Räumlichkeiten
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur.
Online-Schulung
Lernmethode
Jeder Teilnehmer erhält seine eigene Lernumgebung, dadurch kann der Trainer die Übungen in einer Mischung aus Theorie und Praxis wie in einem Präsenzseminar durchführen.
Die Kommunikation zwischen Trainer und Teilnehmer erfolgt via zoom aber auch Teams, Webex oder eine andere bevorzugte Lösung.
Unterlagen
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, kann nach Rücksprache mit dem Trainer individuell ausgewählt werden. Alle benötigten Unterlagen bekommen Sie rechtzeitig vor Beginn der Schulung per Post zugeschickt.
Arbeitsplatz
Virtual Classroom mit eigenem Schulungs-PC für jeden Teilnehmer.
Hochwertige und performante Hardware.
Die Virtual Classroom Lösung lässt sich im Browser betreiben.
Keine Installation am eigenen PC notwendig.
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt.
Auf Wunsch können Monitor, Webcam etc. günstig zur Verfügung gestellt werden.
Lernumgebung
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.
Arbeitsmaterialien
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its
Teilnahmebescheinigung
Das Teilnahmezertifikat, inkl. Gliederung der behandelten Themen wird Ihnen per Post zugesandt.
Schulungszeiten
5 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
Online im Virtual Classroom
Buchen ohne Risiko
Rechnungsstellung
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.
Stornierung
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars
Vormerken statt buchen
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung – auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen.
Bildungsgutschein
Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie
Seminar-Inhalte
Daten ziehen und aufbereiten
- Dateien im Verzeichnis ansteuern
- Standardverfahren zum Lesen/Schreiben von Text- und CSV-Dateien
- SQL-Datenbanken ansteuern
- Arbeiten mit Datenmatrizen: Einführung in Numpy& Pandas
- Daten inspizieren und beschreiben
- Fehlende Werte behandeln
Machine Learning Grundlagen
- Grundlagen, Varianten und Techniken des Machine Learnings.
- Arbeiten mit der Machine Learning Bibliothek scikit-learn.
- Einfache Zusammenhänge zwischen stetigen Variablen modellieren: Lineare
- Regression
- Klassifizieren mit Logistic Regression, Softmax und Support Vector Machine.
- Modellen evaluieren: Accuracy, Precision, Recall & Confusion matrix
- Unterteilen der Daten in Trainings- und Testdaten
Feature-Extraction
- Kategoriale Daten vorbereiten: One-Hot Codierung
- Standardisierung von Daten
- Dimensionsreduktion mit PCA (Principle Component Analysis)
- Aufbereitung von Textdaten: Tokenizer und Bag-of-words.
Machine Learning Workflow
- Daten aufarbeiten und zusammenführen (DataMapper)
- Pipelines einrichten
- Speichern und laden trainierter Klassifizierer
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