Crashkurs Machine Learning mit Python für Einsteiger

Dieser intensive 1-Tages-Kurs vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens anhand praxisnaher Beispiele. Sie lernen, was Machine Learning von klassischer KI und Generativer KI (GenAI) unterscheidet und wie Daten in Trainings- und Testsets aufgeteilt werden. Anschließend implementieren Sie Entscheidungsbäume, optimieren deren Hyperparameter und analysieren die Ergebnisse mit Metriken wie der Confusion Matrix und Accuracy. Aufbauend darauf vertiefen Sie Ihr Wissen mit Ensemble-Methoden (Random Forest, AdaBoost) und lernen, wie sich die bekannteste Clustering-Technik K-Means zur Segmentierung von Daten einsetzen lässt. Zahlreiche praktische Übungen sorgen dafür, dass Sie das Gelernte direkt anwenden können. Nach diesem Kurs sind Sie in der Lage, erste Machine-Learning-Modelle eigenständig zu implementieren, zu evaluieren und zu verbessern.

Das Seminar richtet sich an an Fach- und Führungskräfte aus allen Unternehmensbereichen, an Interessierte für Datenanalyse und Machine Learning mit erster Erfahrung in der Programmierung in Python, welche einen Einblick in Machine Learning mit Python erhalten und erste Algorithmen mit dem Paket scikit-learn umsetzen möchten.

Erste Erfahrung mit Python ist notwendig, um den Inhalten folgen zu können und bei den hands-on sessions mitzuarbeiten. Alternativ ist die gute Beherrschung einer anderen Programmiersprache möglich mit der Offenheit, die Grundkonzepte von Python in kurzer Zeit neu zu erlernen.

Hinweis: Die verwendeten Unterlagen sind auf Englisch, da die Dokumentation von Python im Internet vorwiegend Englisch ist. Englischkenntnisse beim Lesen von einfachen Texten sind daher notwendig. Die Schulungssprache ist Deutsch.

• Einführung in Machine Learning und Abgrenzung zu klassischer & generativer KI
• Aufteilung von Daten für Training & Test
• Umsetzung von Entscheidungsbäumen, Random Forest, AdaBoost & K-Means
• Modellbewertung mit Metriken wie Accuracy und Confusion Matrix
• Praxisnahe Übungen zur eigenständigen Entwicklung und Optimierung von ML-Modellen
• Austausch und Networking

• Überblick über Machine Learning
  • Einführung in Machine Learning 
  • Unterschied Supervised – Unsupervised Learning
  • GenAI, AI, Machine Learning
  • Overfitting, Train-Test-Split
     
• Entscheidungsbaum 
  • Einführung in den Algorithmus
  • Aufteilung der Daten in Train und Test Daten
  • Einen Entscheidungsbaum in Python umsetzen
  • Hyperparameter anpassen
  • Ergebnisse validieren und interpretieren (confusion matrix, accuracy)
     
• Ensemble Methods 
  • Random Forest 
  • Ada Boost 
  • Hyperparameter anpassen
  • Ergebnisse validieren
     
• Clustering 
  • Grundlagen von K-means Clustering
  • Güte eines Cluster-Ergebnisses bestimmen
  • Vergleich von Cluster-Ergebnissen

• Die Durchführung des Workshops kann erst ab einer Mindestteilnehmerzahl von fünf garantiert werden. Die Maximalteilnehmerzahl beträgt 16.
• Bei der Referentenübersicht handelt sich um eine Auswahl. Es können weitere Fachreferenten zu Einsatz kommen.
• Der Online-Workshop wird mit Zoom durchgeführt. Systemvoraussetzungen und unterstützte Betriebssysteme können Sie hier einsehen. Für die Einwahl in Zoom über die verschiedenen Anwendungen (Desktop Client, App oder Web-Client) finden Sie hier einen zusätzlichen Vergleich zu den jeweiligen Eigenschaften.
• Die Bitkom Akademie ist anerkannter Bildungsträger in Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen. Teilnehmer haben im Rahmen des Bildungszeitgesetzes die Möglichkeit, Bildungsurlaub bzw. eine Bildungsfreistellung zu beantragen. Auf Anfrage erstellen wir auch Anträge auf Anerkennung unserer Veranstaltungen in anderen Bundesländern.
• Nachteilsausgleich: Menschen mit Behinderungen können für Prüfungen bei Zertifikatslehrgängen der Bitkom Akademie einen "Nachteilsausgleich" beantragen. Ein "Nachteilsausgleich“ bedeutet, dass die Prüfung so verändert wird, dass die behinderungsbedingten Nachteile des Prüfungsteilnehmenden möglichst ausgeglichen werden. Weitere Informationen dazu und wie Sie diesen beantragen können, finden Sie hier. 
• Wir erklären ausdrücklich, dass beim Bitkom – Unterzeichner der Charta der Vielfalt – jede Person, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität willkommen ist.

• Gemeinsam mit der HanseMerkur bietet die Bitkom Akademie eine freiwillige Seminar-Rücktrittsversicherung an.
• Diese Versicherung ermöglicht Ihnen die kostenfreie Stornierung Ihrer Teilnahme, wenn kurzfristige oder unvorhergesehene Ereignisse Ihre Teilnahme am Seminar verhindern.
• Die Kosten der Seminar-Rücktrittsversicherung sind abhängig vom Seminarpreis. Die Preisliste der HanseMerkur finden Sie hier.

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