Die Einführung in Machine Learning vermittelt grundlegende Konzepte und Methoden zur datenbasierten Analyse und Vorhersage von Zusammenhängen in großen Datenmengen. Machine Learning ermöglicht es, Muster und Strukturen in Daten automatisch zu erkennen und darauf aufbauend Modelle zu entwickeln, die Entscheidungen unterstützen oder Prognosen erstellen.
Die Weiterbildung richtet sich an Datenanalysten, die ihre analytischen Fähigkeiten erweitern und erste Einblicke in die Welt des maschinellen Lernens gewinnen möchten. Teilnehmende lernen die grundlegenden Prinzipien, Verfahren und Anwendungsbereiche von Machine Learning kennen und verstehen, wie diese in der Praxis eingesetzt werden können.
Ein Schwerpunkt liegt auf den verschiedenen Arten des Machine Learning, insbesondere dem überwachten und unüberwachten Lernen. Es wird erläutert, wie Modelle trainiert, bewertet und interpretiert werden können. Zudem werden typische Algorithmen vorgestellt und deren Einsatzmöglichkeiten im Analysekontext aufgezeigt.
Darüber hinaus fördert die Weiterbildung ein Verständnis für den gesamten Analyseprozess - von der Datenaufbereitung über die Modellerstellung bis hin zur Bewertung der Ergebnisse. Die Inhalte zeigen auf, wie Machine Learning sinnvoll in bestehende Datenanalyseprozesse integriert werden kann, um zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.
Inhalte:
- Einführung in Machine Learning und Anwendungsbereiche
- Abgrenzung zu klassischer Datenanalyse
- Grundlagen von überwachten und unüberwachten Lernverfahren
- Überblick über typische Algorithmen (z. B. Regression, Klassifikation, Clustering)
- Datenaufbereitung für Machine Learning
- Training und Testen von Modellen
- Bewertung von Modellen (z. B. Genauigkeit, Fehlermaße)
- Vermeidung von Überanpassung (Overfitting)
- Interpretation von Ergebnissen
- Integration von Machine Learning in Analyseprozesse
- Praxisnahe Anwendungsbeispiele