Feature Engineering und Modell-Validierung sind zentrale Bestandteile der Arbeit von Machine Learning Engineers. Beide Bereiche entscheiden maßgeblich über die Qualität eingesetzter Modelle. Ein strukturiertes Vorgehen ist Grundlage für belastbare Ergebnisse.

!Kursinhalt

!1. Grundlagen des Feature Engineerings
*Rolle von Merkmalen im Modell
*Typische Transformationen
*Umgang mit fehlenden und verzerrten Daten

!2. Methoden der Merkmalsbildung
*Kombination und Ableitung von Features
*Behandlung kategorischer und numerischer Daten
*Auswahlverfahren

!3. Validierungsstrategien
*Aufteilung von Trainings-, Validierungs- und Testdaten
*Kreuzvalidierung
*Umgang mit Datenlecks

!4. Bewertung der Modellqualität
*Auswahl passender Metriken
*Analyse nach Segmenten
*Dokumentation der Ergebnisse

!Berufliche Relevanz

*Höhere Modellqualität
*Belastbare Grundlage für Entscheidungen
*Strukturierter Austausch mit angrenzenden Teams