Data Science Developer:in

Kursüberblick

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse als Data Science Developer:in in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Algorithmen. Zudem sind Sie in der Lage, Datenaufbereitung, Modelltraining und -evaluation inklusive neuronaler Netze vorzunehmen und Data-Science-Ergebnisse zu visualisieren. Aufgaben eines Data Science Developer:in in Machine-Learning-Pipelines Entwicklung von Machine-Learning-Modellen (lineare Regression, logistische Regression, Decision Trees) Implementierung und Training neuronaler Netze mit PyTorch inklusive Backpropagation und Aktualisierung der Gewichte Validierung und Optimierung von Modellen durch k-fache Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Bestimmtheitsmaße Datenaufbereitung und -visualisierung mit Pandas, Matplotlib und dreidimensionalen Plots

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