Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 5-tägigen Seminar „Machine Learning mit Python und Scikit-learn“ erlernen Sie die Grundlagen von Python und die Anwendung von maschinellem Lernen. Der Kurs bietet eine detaillierte Einführung in Python und die Konzepte des maschinellen Lernens. Sie machen sich mit der Syntax, den Datentypen, Schleifen und Funktionen von Python vertraut. Zudem erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen und lernen die Fachbegriffe sowie verschiedene Algorithmen kennen. Sie werden auch die Anwendung von Python im Bereich maschinelles Lernen entdecken, einschließlich der Nutzung von Scikit-learn und der Implementierung von Algorithmen wie dem k-nächsten Nachbarn Klassifikator und dem Naive-Bayes-Klassifikator. Der Kurs behandelt ebenfalls die Textklassifikation mithilfe des Naive-Bayes-Klassifikators. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Python effektiv für maschinelles Lernen zu nutzen und Modelle für Klassifikationen und Vorhersagen zu erstellen.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Entwickler
  • Data Scientists
  • Analysten

Kurs - Voraussetzungen

  • Kenntnisse in einer Programmiersprache

Seminardauer

  • 5 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Einführung in die Programmiersprache Python

  • Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
  • Einführung in Ipython und Ipython-Notebook
  • Datentypen, Klassen, Variablen, Objekte
  • Listen, Tupel
  • Iteratoren und iterierbar
  • Dictionaries
  • Sets und Frozensets
  • Copy und Deepcopy
  • Schleifen: while- und for-Schleife
  • Funktionen: Definition und Aufruf
  • Interaktive Eingabe mittels input (raw_input)
  • Formatierte Ausgabe
  • Dateien lesen und schreiben
  • Objektorientierte Programmierung

Datenanalyse, Visualisierung und Präsentation

  • Numpy
  • Matplotlib
  • Pandas

Machine Learning

  • Machine Learning: Terminologie
  • Einführung in scikit-learn
  • k-nearest Neighbor (KNN) Verfahren zur Klassifikation und Prädiktion
  • Decision Trees zur Klassifikation und Prädiktion
  • Random Forests zur Klassifikation und Prädiktion
  • Einführung in Neuronale Netzwerke in Python
  • Anomalien in Daten erkennen mittels Isolation Forest und Cluster-Analyse

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