Datenaufbereitung und explorative Analyse als Basis für maschinelles Lernen
  • Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, bereinigen und für Analysen vorbereiten
  • Auffälligkeiten, Muster und Korrelationen durch explorative Analysetechniken identifizieren


SQL und relationale Datenbanken für effiziente Datenverarbeitung im Machine Learning
  • Datenbankabfragen nutzen, um große Datensätze gezielt zu analysieren und zu verwalten
  • Joins, Aggregationen und Unterabfragen anwenden, um komplexe Datenstrukturen abzubilden


Grundlagen des Machine Learning und überwachtes Lernen verstehen
  • Regressionstechniken nutzen, um Vorhersagemodelle auf Basis historischer Daten zu erstellen
  • Klassifikationsverfahren einsetzen, um Daten sinnvoll zu kategorisieren und zu analysieren


Statistische Methoden und Wahrscheinlichkeitsrechnung für maschinelles Lernen anwenden
  • Deskriptive Statistik nutzen, um Datenverteilungen und zentrale Kennzahlen zu interpretieren
  • Modellbewertung und Performance-Messung durchführen, um Vorhersagegenauigkeit zu verbessern