Data Preparation for Machine Learning bietet einen gezielten Fokus auf die spezifischen Herausforderungen und Methoden der Datenvorbereitung innerhalb moderner Data Science-Prozesse. Im Gegensatz zu allgemeinen Data Science-Kursen liegt das Hauptaugenmerk hier auf Feature Engineering, Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Werten und der Entwicklung robuster Datenpipelines für Machine Learning-Projekte. Sie lernen praxisnah, wie Sie mit Python, Pandas und NumPy komplexe Rohdaten für Machine Learning-Modelle analysieren, transformieren und optimieren. Die konsequente Nutzung von Scikit-Learn, TensorFlow und Deep Learning-Tools steht im Zentrum, kombiniert mit systematischer Datenvisualisierung, Statistik und Predictive Analytics für hochwertige Modelldaten. Besonderes Augenmerk gilt den Herausforderungen bei Big Data, NLP und Data Modeling für datengetriebene Anwendungen.

Grundlagen und Kernkonzepte
  • Einführung in zentrale Data Science-Begriffe rund um Datenvorbereitung und Machine Learning
  • Umfassender Überblick über Feature Engineering-Strategien, Datenanalyse und Datenkompetenz
  • Typische Fehlerquellen bei Sammeln, Strukturieren und Vorverarbeiten von Daten
  • Rolle von Datenqualität und Datenmodellierung als Fundament für Artificial Intelligence-Lösungen
  • Abgrenzung von Data Science und Machine Learning, inklusive Predictive Analytics
  • Einführung in Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Validierung von Inputdaten

Technische Implementierung und Praxis
  • Praktischer Einsatz von Python, Pandas, NumPy und TensorFlow für effiziente Datenvorbereitung
  • Erstellung automatisierter Data Pipelines - von Datensammlung bis Input für Neural Networks
  • Anleitung zu Encoding, Skalierung und Normalisierung für Machine Learning-Algorithmen
  • Umgang mit heterogenen und großen Big Data-Sets, Samplingtechniken und Datenaugmentation
  • Integration fortschrittlicher Scikit-Learn- und Deep Learning-Prozesse für unterschiedliche Aufgaben

Analyse, Interpretation und Validierung
  • Nutzung fortgeschrittener Statistik und Datenvisualisierung in Python zur Prüfung der Datenqualität
  • Prüfung von Datenverteilungen, Ausreißerbehandlung und Überprüfung auf Biases in Machine Learning
  • Bedeutung reproduzierbarer Data Science-Workflows und Automatisierung aller Analyseprozesse
  • Verknüpfung von Modelldiagnostik mit geschäftlichen Handlungsempfehlungen

Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
  • Realitätsnahe Projekte mit Machine Learning-Datenvorbereitung in verschiedenen Industrien
  • Bearbeitung anspruchsvoller Szenarien aus NLP und Predictive Analytics
  • Vertiefung aktueller Trends (z.B. automatisiertes Feature Engineering, Cloud-Datenmanagement)
  • Analyse von echten Clustering- und Data Modeling-Fällen für den Berufseinstieg in Data Science