Schulung Machine Learning mit Python
3 Tage / S2139
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 4 Termine
- 1.730,00 zzgl. MwSt.
- Köln
Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
1 Teilnehmer = max. Fokus aufs Fachliche und max. Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Schulungsziel
Sie lernen die Grundlagen und die praktische Anwendung der gängigsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek. Sie bekommen ein Gespür für den Wert ihrer Daten und dafür, wie Sie diese Daten in ihrem Geschäftsfeld einsetzen können, um Automatisierungsprozesse voranzutreiben. Sie verstehen die verschiedenen Lernalgorithmen in Theorie und Praxis (lineare und logistische Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Naive Bayes) und üben die Anwendung anhand praktischer Beispiele ein. Die Konzepte werden anhand von Folien anschaulich erklärt, an Beispielen verdeutlicht und gemeinsam in Python umgesetzt. Passgenaue Aufgabenstellungen ergänzen den Lernprozess und ermöglichen es Ihnen, die verschiedenen Lernszenarien kennenzulernen und einzuüben. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, Daten zielsicher zu extrahieren, Algorithmen anzulernen und zur Klassifizierung oder Prognose einzusetzen.
Details
Inhalt
- Daten ziehen und aufbereiten
- Dateien im Verzeichnis ansteuern
- Standardverfahren zum Lesen/Schreiben von Text- und CSV-Dateien
- SQL-Datenbanken ansteuern
- Arbeiten mit Datenmatrizen: Einführung in Numpy & Pandas
- Daten inspizieren und beschreiben
- Fehlende Werte behandeln
- Machine Learning Grundlagen
- Grundlagen, Varianten und Techniken des Machine Learnings.
- Arbeiten mit der Machine Learning Bibliothek scikit-learn.
- Einfache Zusammenhänge zwischen stetigen Variablen modellieren: Lineare Regression
- Klassifizieren mit Logistic Regression, Softmax und Support Vector Machine.
- Modellen evaluieren: Accuracy, Precision, Recall & Confusion matrix
- Unterteilen der Daten in Trainings- und Testdaten
- Feature-Extraction
- Kategoriale Daten vorbereiten: One-Hot Codierung
- Standardisierung von Daten
- Dimensionsreduktion mit PCA (Principle Component Analysis)
- Aufbereitung von Textdaten: Tokenizer und Bag-of-words.
- Machine Learning Workflow
- Daten aufarbeiten und zusammenführen (DataMapper)
- Pipelines einrichten
- Speichern und laden trainierter Klassifizierer
Wer teilnehmen sollte
Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, die einen Einstieg in die Praxis des Machine Learning Techniken suchen, um eigenständig Data Science Projekten zu gestalten. Die TeilnehmerInnen sollten über Grundkenntnisse in Python verfügen. Darüber hinaus ist die Kenntnis grundlegender statistische Konzepte (z.B. Mittelwert, Standardabweichung, Korrelation, Regression) hilfreich.
Ihre Schulung
| Lernmethode: | Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis |
| Unterlagen: | Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann |
| Arbeitsplatz: |
PC/VMs für jeden Teilnehmer Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
| Lernumgebung: | Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. |
| Arbeitsmaterialien: | Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its |
| Teilnahmebescheinigung: | Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis |
Organisation
| Teilnehmerzahl: | min. 1, max. 8 Personen |
| Garantierte Durchführung : | Ab einem Teilnehmer |
| Schulungszeiten: | 3 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetage 09:00 - 16:00 Uhr |
| Ort der Schulung: |
GFU Schulungszentrum Am Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung |
| Räumlichkeiten: | Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur |
| Preisvorteil : | Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil. |
| All-Inclusive: | Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch |
| Barrierefreiheit: | Das GFU-Schulungszentrum(Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung: | Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung: | Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen: | Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
| Bildungsgutschein: | Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie |
Kostenfreie Services
Kundenbewertungen
Buchungsmöglichkeiten
Offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
|
30.09.-02.10.2019
Plätze vorhanden
|
Köln | 1.730,00 |
30.09.-02.10.2019
1.730,00 Köln Plätze vorhanden |
|
|
02.12.-04.12.2019
Plätze vorhanden
|
Köln | 1.730,00 |
02.12.-04.12.2019
1.730,00 Köln Plätze vorhanden |
|
|
10.02.-12.02.2020
Plätze vorhanden
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Köln | 1.730,00 |
10.02.-12.02.2020
1.730,00 Köln Plätze vorhanden |
|
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15.06.-17.06.2020
Plätze vorhanden
|
Köln | 1.730,00 |
15.06.-17.06.2020
1.730,00 Köln Plätze vorhanden |
|
| Kein passender Termin? | Termin vorschlagen | |||
- Keine Vorkasse
- Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
- Rechnung nach erfolgreichem Seminar
- All-Inclusive-Preis
- Garantierter Termin und Veranstaltungsort
- Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
- Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
Das GFU-Sorglos-Paket
Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
Hotelreservierung
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
Verpflegung
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.
Ein Team einer Firma will simultan den Lehrgang Machine Learning mit Python besuchen
Dann kann ein Firmen-Training zur Thematik Machine Learning mit Python richtig sein. Das Thema des Lehrgangs kann nebenbei bemerkt zusammen mit den Dozenten erweitert oder komprimiert werden.
Haben die schon Praxis in Machine Learning mit Python, sollte der erste Punkt der Agenda entfallen. Eine Firmen-Weiterbildung macht sich bezahlt bei mehr als 3 Schulungsteilnehmern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Machine Learning mit Python finden sporadisch in Düsseldorf, Bielefeld, Essen, Bonn, Berlin, München, Hamburg, Bremen, Frankfurt, Münster, Hannover, Leipzig, Nürnberg, Duisburg, Stuttgart, Dresden, Dortmund, Wuppertal, Bochum und Köln am Rhein in NRW statt.
Welche Seminare ergänzen Machine Learning mit Python?
Eine passende Erweiterung findet sich in Machine Learning mit Python mit
- Machine Learning Grundlagen Grundlagen, Varianten und Techniken des Machine Learnings.
- Einfache Zusammenhänge zwischen stetigen Variablen modellieren: Lineare Regression
- Standardisierung von Daten
- Klassifizieren mit Logistic Regression, Softmax und Support Vector Machine.
Erwägenswert ist auch ein Seminar von „Data Science mit Python - Einführung in Python“ mit dem Unterrichtsstoff von
- Boolean indexing
- Umsetzung des Algorithmus in Python
- Machine Learning Algorithmen (Theorie und Praxis) Einführung in den Algorithmus (Lineare Regression, Entscheidungsbaum, Logistische Regression)
- Umsetzung dieser Algorithmen in Python
Für Firmenschulungen ist das Thema „Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung“ mit dem Unterrichtsgegenstand Default Parameter in einer Funktion setzen und Einen Plot anpassen (x- und y-Achse ändern, Beschriftungen, Legende und Titel ändern) und speichern passend.
Für Fortgeschrittene passt eine Python für Programmiereinsteiger Weiterbildung. In diesem Kurs werden insbesondere
- Operatorüberladung
- Allgemeine Datentypen
- try / except / finally
- Weitere optionale Themen Dateien lesen und schreiben
