Vorbereitung von Trainingsdaten richtet sich gezielt an all jene, die eine solide Grundlage im Bereich Data Science und insbesondere in der gezielten Aufbereitung von Trainingsdaten aufbauen wollen. Speziell behandelt werden die typischen Herausforderungen der Datenselektion, -bereinigung und -transformation, wie sie für Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence in industriellen Umgebungen erforderlich sind. Sie lernen, wie strukturierte, unstrukturierte und komplexe Big Data-Rohdaten für Predictive Analytics, NLP, Clustering oder Neural Networks optimal mit Python, Pandas und NumPy vorbereitet werden, bevor sie in TensorFlow oder Scikit-Learn eingespeist werden. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf Feature Engineering, statistischer Plausibilitätsprüfung sowie dem Aufbau robuster Data Pipelines für modulare Anwendungsszenarien.
Grundlagen und Kernkonzepte- Präzise Unterscheidung zwischen Datenarten und deren Eignung für verschiedene Machine Learning-Algorithmen
- Aufbau und Import von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen - von Datenbanken bis zu Web-Scraping
- Bedeutung von Feature Engineering, Data Modeling und Analyse von Datenqualität
- Umgang mit fehlenden Werten, Outliers sowie Techniken zur Datenanreicherung durch externe Quellen
- Datensicherheit und ethische Aspekte im Rahmen der Datenvorbereitung
Technische Implementierung und Praxis
- Praktische Umsetzung der Datenbereinigung und -transformation mit Data Science-Tools wie Pandas, NumPy und Python
- Entwicklung effizienter Data Pipelines für große Datenmengen und automatisierte Abläufe
- Integration vorbereiteter Daten in Machine Learning-Workflows mit TensorFlow, Scikit-Learn und Deep Learning-Frameworks
- Strategien zum Testen und Validieren der vorbereiteten Daten für verlässliche Artificial Intelligence-Anwendungen
- Einsatz von Data Visualization und Statistiktools zur qualitativen Datenbewertung
Analyse, Interpretation und Validierung
- Techniken zur Auswertung der Trainingsdatengüte und Identifikation von Bias in Data Science-Projekten
- Visualisierung und Reporting des Feature Engineering-Prozesses und der Datenaufbereitung
- Anwendung von Statistik zur Interpretation der Datendistribution
- Bewertung von Predictive Analytics-Ergebnissen anhand valider Datenmodelle
Praxisprojekte, Fallstudien und Vertiefung
- Anwendung des Gelernten in Data Science-Projekten für Einsteiger und Fortgeschrittene
- Intensive Übungen zu NLP, Clustering, Datenmodellierung und Automatisierung
- Vertiefung von Tech Skills in Online Training-Settings zur gezielten Weiterbildung und Erweiterung der Datenkompetenz