Data Mining & Machine Learning

Kursüberblick

Data Mining: & Machine Learning Die Einheit klärt das Zusammenspiel: Data Mining bereitet Daten und Features auf, Machine Learning (ML) lernt Modelle daraus. Data Mining liefert reproduzierbare Datenschnitte; ML liefert trainierte Artefakte und Kennzahlen. Data Mining strukturiert Workflows, damit Modelle nachvollziehbar, vergleichbar und für Berichte nutzbar sind. Fachbegriffe werden präzise erklärt, etwa Regularisierung, Kreuzvalidierung und Schwellenkalibrierung. !Inhaltsübersicht !1. Daten - Aufbereitung und Schnitt !2. Data Mining - Features und Selektion !3. ML - Training, Metriken, Vergleich !1. Datenschnitt und Qualität *Train/Validation/Test definieren und festschreiben *Fehlwerte, Ausreißer, Kodierungen, Duplikate *Zeitliche Konsistenz und Segmentierung !2. Data Mining - Feature-Engineering *Skalierung, Interaktionen, Textrepräsentationen (TF-IDF/Embeddings) *Informationsgewinn, Regularisierung, Leakage-Vermeidung *Feature-Drift beobachten !3. ML-Modelle und Bewertung *Baselines: lineare Modelle, Bäume, Ensembles *Kennzahlen: F1, ROC-AUC, PR-Kurve, Kalibration *Fehleranalyse und Berichtsstandards

Nächste Termine

• 2026-11-15T23:00:00.000Z · 2027-01-13T23:00:00.000Z · Berlin · Hybrid Learning
• 2026-11-15T23:00:00.000Z · 2027-01-13T23:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
• 2026-11-16T23:00:00.000Z · 2027-05-13T22:00:00.000Z · Berlin · Hybrid Learning
• 2026-11-16T23:00:00.000Z · 2027-05-13T22:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
• 2026-12-20T23:00:00.000Z · 2027-02-17T23:00:00.000Z · Berlin · Hybrid Learning

Weitere Kurse in diesem Fachbereich

• AI in Data Analytics with Salesforce AI Developer

  New Horizons Nord

• Deep- & Machine Learning

  velpTEC GmbH

• Data Science mit Python - Einführung in Python

  GFU Cyrus AG

• Data Analyst - Power BI und KI

  IntelliLearn Akademie GmbH