Einführung in Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
- Erforschen der Grundlagen von Data Science und maschinellem Lernen
- Nutzung von Python-Syntax und -Bibliotheken für Datenwissenschaft und AI
- Richten Sie Entwicklungsumgebungen mit Jupyter und Anaconda ein
Datenmodellierung und Datenverarbeitung
- Erlernen von Datenmodellierungstechniken in der Datenwissenschaft
- Anwenden von Datenbereinigung und -transformationstechniken
- Vertiefen des Verständnisses für Feature-Engineering in der AI
Methoden für überwachte Lernprozesse
- Kreieren von Modellen wie lineare Regression und SVMs
- Nutzen von Ensemble-Methoden wie Random Forest und Gradient Boosting
- Verbessern von AI-Modellen durch Techniken wie Hyperparameter-Tuning
Unüberwachte Lernmethoden und Clustering
- Verstehen von Clustering-Methoden, inkl. K-Means
- Anwenden von Dimensionsreduktionstechniken in der Datenwissenschaft
- Untersuchen der praktischen Anwendungen unüberwachter Lerntechniken
Neuronale Netzwerke und tiefes maschinelles Lernen
- Arbeiten mit ANN-Architekturen für Data Science
- Nutzung von TensorFlow und Keras für AI-Modellierung
- Entwickeln und Optimieren von Deep-Learning-Modellen
Fortgeschrittene maschinelle Lernmethoden
- Einsetzen von Transferlernen zur Verbesserung von AI-Modellen
- Erforschen von GANs und Autoencodern in der Datenwissenschaft
- Verarbeiten von natürlicher Sprache in AI und Prognosen
Bewertung und Optimierung von Modellen
- Lernen von Strategien zur Datenmodellevaluation
- Analysieren von Präzision und F1-Score in der Datenwissenschaft
- Optimierung durch Techniken wie Rastersuche
Anwendung in realen Projekten
- Deployment von fortgeschrittenen ML-Modellen auf Datensätzen
- Entwickeln end-to-end AI-Lösungen für Data Science
- Evaluierung und Implementierung von ML-Modellen im Geschäftsumfeld