Machine Learning Engineer

Kursüberblick

Die Arbeit als Machine Learning Engineer reicht von der Extraktion von Daten aus SQL-Datenbanken über die Auswertung mit Python bis zur Visualisierung der Ergebnisse mit Werkzeugen wie Power BI. Wer lernende Modelle strukturiert aufbaut, braucht ein Verständnis der Konzepte, Methoden und Werkzeuge des Machine Learning. Kursinhalt 1. Algorithmen und Konzepte des Machine Learning Zentrale Verfahren und Begriffe des Machine Learning Arten von Algorithmen und ihre Einsatzbereiche Rolle Künstlicher Intelligenz in der Datenanalyse 2. Datenvorbereitung und Modelltraining Datenvorbereitung und Extraktion von Daten aus SQL-Datenbanken Modelltraining mit Python Bewertung der Modellgenauigkeit mit scikit-learn, pandas und NumPy 3. Modellanwendung in datengetriebenen Szenarien Umsetzung datengetriebener Projekte Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf reale Szenarien Prognosen, Datenklassifikation und Bezug zu Business Intelligence 4. Visualisierung von Modellergebnissen in Power BI Einsatz von Power BI zur Gestaltung von Reports Aufbau von Dashboards zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen Darstellung von Analyse- und Modellergebnissen 5. Abschlussprojekt in der Rolle des Machine Learning Engineers Eigenständige Umsetzung eines Machine-Learning-Vorhabens Verbindung von Python, Künstlicher Intelligenz und Data Analytics Zusammenführung von Modellentwicklung und Datenauswertung Berufliche Relevanz Entwicklung und Training von Modellen für Prognosen und Klassifikationen Bewertung der Modellqualität in datengetriebenen Vorhaben Darstellung von Modellergebnissen für die weitere Verwendung im Unternehmen

Nächste Termine

• 2026-09-27T22:00:00.000Z · 2026-11-07T23:00:00.000Z · Heilbronn, Neckar · Hybrid Learning
• 2026-09-27T22:00:00.000Z · 2026-11-07T23:00:00.000Z · Leinfelden-Echterdingen · Hybrid Learning
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