Die Schulung vermittelt strategische Ansätze zur Entwicklung und Optimierung performanter Machine Learning Anwendungen, von der Datenaufbereitung bis zur Modellvisualisierung.

Grundlagen und Modellentwicklung

Maschinelles Lernen steht im Zentrum datenbasierter Entscheidungsfindung. Explorative Datenanalyse unterstützt das Erkennen relevanter Muster und Features.

  • Training von Klassifikations- und Regressionsmodellen
  • Anwendung von Hyperparameter-Tuning zur Performanceoptimierung
  • Fundierte Modellauswahl mithilfe statistischer Methoden
  • Verbesserung der Prognosefähigkeiten durch gezieltes Feature Engineering

Datenmanagement und Automatisierung

SQL ermöglicht die effiziente Aufbereitung großer Datenmengen für Machine Learning. Datenpipelines automatisieren Workflows in der Verarbeitung von Trainingsdaten.

  • Strukturierung relationaler Datenbanken für analytische Prozesse und Modelltraining
  • Anwendung von Joins, Aggregationen und optimierten Abfragen
  • Harmonisierung und Transformation von Daten zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität
  • Beschleunigung von Machine Learning-Prozessen durch automatisierte Workflows

Datenvisualisierung

Power BI erleichtert die Visualisierung komplexer Machine Learning-Analysen.

  • Erstellung interaktiver Dashboards
  • Anwendung von DAX-Funktionen
  • Entwicklung datengetriebener Berichte zur Analyse von Modellprognosen