Scikit mit Schwerpunkt auf Learn User Stories
1. Einführung in Scikit-Learn und seine Funktionen
- Überblick über Scikit-Learn und Anwendungsgebiete
- Installation und erste Schritte mit der Bibliothek
- Grundlegende Funktionen und Datenstrukturen
2. Datenvorbereitung für Scikit-Learn Modelle
- Techniken zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Feature Scaling und Transformation
- Umgang mit fehlenden Werten
3. Implementierung von Klassifikationsmodellen
- Vergleich von Klassifikationsalgorithmen (z.B. SVM, Random Forest)
- Implementierung und Training von Modellen
- Evaluierung der Modellleistung
4. Regressionstechniken mit Scikit-Learn
- Einführung in Regressionsanalysen
- Anwendung von linearen und nicht-linearen Modellen
- Bewertung der Regressionsleistung
5. Modelloptimierung und Hyperparameter-Tuning
- Techniken zur Hyperparameter-Optimierung
- Grid Search und Random Search verstehen
- Optimierung der Modellleistung
6. Clustering-Methoden und deren Anwendung
- Einführung in gängige Clustering-Algorithmen
- Anwendung von K-Means und DBSCAN
- Evaluierung von Cluster-Qualität
7. Anwendungsbeispiele aus der Praxis
- Analyse realer Projekte, die Scikit-Learn verwenden
- Diskussion von Herausforderungen und Lösungen
- Best Practices für erfolgreiche Implementierungen
8. Zukunft von Scikit-Learn im Data Science
- Trends in der Entwicklung von Scikit-Learn
- Integration mit anderen Tools und Frameworks
- Vorbereitung auf zukünftige Entwicklungen