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

  • Einführung in die methodischen Grundlagen für datengetriebene Analysen – von statistischen Verfahren bis zu maschinellem Lernen.
  • Verständnis für die Bedeutung von Methodenkompetenz bei der Analyse großer Datenmengen und der Ableitung fundierter Prognosen.
  • Erlernen von Methoden der Klassifikation, Regression und des Clustering
  • Anwendung des Gelernten mit einem praxisorientierten Analytics-Tool – selbstständige Umsetzung erster Machine-Learning-Aufgaben.
  • Vermittlung von Kriterien zur Auswahl geeigneter Algorithmen für unterschiedliche Data-Science-Anwendungsfälle.
  • Evaluierung von Maschine-Learning Modellen

Ihre Trainer:innen

Methodische Grundlagen für Advanced Analytics


Nächster Termin am 6. Nov. 2025

4 Halbtage
06.11.2025, 09:00 - 12:30
07.11.2025, 09:00 - 12:30
13.11.2025, 09:00 - 12:30
14.11.2025, 09:00 - 12:30

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