Methodische Grundlagen für Advanced Analytics
Einführung in maschinelles Lernen
Ziel
Methodischen Grundlagen und Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen sind essenziell, um fortgeschrittene Datenanalysen und Machine Learning-Projekte erfolgreich durchzuführen. Komplexe Analysen großer Datenmengen ist ohne fundiertes Methodenwissen nicht möglich. Diese Analysen sind auch Voraussetzung für das Erkennen realer Zusammenhänge und das Ableiten valider Prognosen.
In der Data Science sind maschinelle Lernalgorithmen von zentraler Bedeutung. Sie lernen, die verschiedenen Arten von maschinellem Lernen zu verstehen - wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen, sowie die Auswahl und Anwendung geeigneter Algorithmen für spezifische Aufgaben.
In diesem Modul werden die entsprechenden methodischen Kenntnisse vermittelt, die im Data-Science-Umfeld zum Einsatz gelangen. Mithilfe eines Analytics-Tools können Sie eigenständig Machine-Learning-Aufgaben erarbeiten und umsetzen.
Aufbau und Inhalte
- Vermittlung von Grundlagen maschinellen Lernens
- Anwendung von Maschine-Learning-Methoden zur Datenaufbereitung
- Erlernen von Methoden der Klassifikation, Regression und des Clusterings
- Evaluierung von Maschine-Learning-Modellen
Methodische Grundlagen für Advanced Analytics
