Data Science - Machine Learning

Kursüberblick

Data Science und Machine Learning verbinden statistische Grundlagen mit Modellbau, von der Merkmalsbildung über das Training bis zur Bewertung der Ergebnisse. Die Data-Science-Weiterbildung behandelt Machine Learning Grundlagen wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, ergänzt um Modellvergleich und Interpretation. Kursinhalt 1. Daten verstehen und Merkmale bilden Verteilungen und Zusammenhänge in Datensätzen untersuchen Merkmale konstruieren und auswählen Trainings- und Testdaten voneinander trennen 2. Lernverfahren im Überblick Überwachtes Lernen mit Regression und Klassifikation Unüberwachtes Lernen: Clustering ohne Zielgröße Verfahrenswahl nach Art der Fragestellung 3. Modellgüte und Modellvergleich Gütemaße und Fehlerarten bei Vorhersagen Kreuzvalidierung und Überanpassung erkennen Mehrere Modelle gegenüberstellen und auswählen 4. Interpretation und Weitergabe von Ergebnissen Einflussgrößen eines Modells nachvollziehbar darstellen Aussagegrenzen von Modellen benennen Ergebnisse für Fachbereiche aufbereiten Berufliche Relevanz Einsatzfelder für Data Scientists und Data Analysts liegen dort, wo Statistik und Modellbau in Analytics-Aufgaben zusammentreffen Machine-Learning-Anwendungen erfordern eine geprüfte Modellgüte, bevor Entscheidungen darauf beruhen Entscheidungsträger und Fachbereiche erhalten nachvollziehbare Auswertungen

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