Fundamentale Programmierkonzepte mit Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen anwenden
  • Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und DataFrames effizient verwalten und manipulieren
  • Schleifen, Funktionen und Fehlerbehandlung für strukturierte und wiederverwendbare Codes entwickeln


Statistische Methoden und explorative Datenanalyse zur Mustererkennung nutzen
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Mittelwertberechnungen und Hypothesentests zur Dateninterpretation einsetzen
  • Korrelationen und Regressionen analysieren, um datengetriebene Einblicke zu gewinnen


Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python verstehen und an realen Datensätzen erproben
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen anwenden, um Vorhersagemodelle zu entwickeln und zu testen
  • Modelle mit Metriken bewerten und optimieren, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern


Effiziente Datenverarbeitung und Automatisierung für die Analyse großer Datenmengen einsetzen
  • Daten bereinigen, normalisieren und transformieren, um eine strukturierte Modellierung zu ermöglichen
  • Leistungsfähige Algorithmen nutzen, um rechenintensive Analyseprozesse zu beschleunigen