Einführung in Machine Learning und Datenanalyse

Data Science und Machine Learning Fähigkeiten sind für die Entscheidungsfindung in der modernen Welt unerlässlich.Dieser Kurs bietet eine solide, praktische Grundlage sowohl in der Datenanalyse als auch in der Vorhersagemodellierung. Am Ende dieses Kurses werden Sie den gesamten Datenworkflow verstehen, von der Sammlung und Bereinigung von Rohdaten bis hin zum Training, Auswerten und Interpretieren einfacher Machine-Learning-Modelle.Sie werden bereit sein, reale Datenprobleme anzugehen und Ihre Lernreise in spezialisierten ML-Domänen fortzusetzen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegende Terminologie und den Lebenszyklus eines Data Science-Projekts, von der Problemdefinition bis zur Bereitstellung. * Wenden Sie wesentliche Techniken für Datenreinigung, Transformation und explorative Datenanalyse (EDA) an. * Üben Sie die Implementierung von Kern-Lern-Algorithmen, einschließlich linearer Regression und grundlegender Klassifikationsmodelle. * Beherrschen Sie Methoden zur Bewertung der Modellleistung, zur Interpretation wichtiger Metriken und zum Verständnis häufiger Fallstricke wie Überanpassung. * Konfigurieren Sie eine grundlegende Umgebung für die Handhabung und Manipulation von Daten mit modernen Open-Source-Bibliotheken und Datenstrukturen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden statistischen Konzepten und Methoden zur Datenaufbereitung, entwickelt sich systematisch in die Theorie und praktische Anwendung von prädiktiven Modellen und endet mit der Modellvalidierung und -interpretation.Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder fortgeschrittener Statistik. Alle Konzepte werden anhand von schriftlichen Beispielen und Übungen anschaulich erklärt und bieten Ihnen einen umfassenden Einstieg in die Datenwissenschaft.