Schulung Machine Learning mit Python
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 3 Termine
- 1.730,00 zzgl. MwSt.
- Köln
Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.
Termin auswählenInhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
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- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Unverbindlich anfragenIndividualschulung
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1 Teilnehmer = max. Fokus aufs Fachliche und max. Raum für individuelle Fragen.
Unverbindlich anfragenBeschreibung
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
Wer teilnehmen sollte
Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, die einen Einstieg in die Praxis der Machine Learning Techniken suchen, um eigenständig Data Science Projekten zu gestalten. Die TeilnehmerInnen sollten über gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python (Erstellung von Funktionen, Schleifen, Lesen und Schreiben von Daten) und Grundkenntnisse im Umgang mit der Python-Bibliothek Pandas 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-Deutzoder 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
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
So haben GFU-Kunden gestimmt
Buchungsmöglichkeiten
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 10.02.-12.02.2020 Plätze vorhanden Köln 1.730,00 | Köln | 1.730,00 | Buchen Vormerken |
| 15.06.-17.06.2020 Plätze vorhanden Köln 1.730,00 | Köln | 1.730,00 | Buchen Vormerken |
| 02.11.-04.11.2020 Plätze vorhanden Köln 1.730,00 | Köln | 1.730,00 | Buchen Vormerken |
Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
In Ihrem Hause- europaweit
- GFU Schulungszentrum
- Berlin
- Bremen
- Düsseldorf
- Dortmund
- Dresden
- Frankfurt
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- Hannover
- Köln
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- Nürnberg
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Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
- Im GFU Schulungszentrum oder in Ihrem Hause europaweit
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Das GFU-Sorglos-Paket
Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.
Shuttle Service
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.
Eine Klasse eines Unternehmens will zusammen die Schulung Machine Learning mit Python besuchen
Hier kann ein kundenspezifisches Seminar zur Thematik Machine Learning mit Python passend sein. Das Thema der Schulung kann nebenbei bemerkt gemeinsam mit den Fachdozenten weiterentwickelt oder komprimiert werden.
Haben die Seminarbesucher ohnehin Sachkenntnis in Machine Learning mit Python, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine kundenspezifische Fortbildung rentiert sich ab drei Seminarbesuchern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Machine Learning mit Python finden gelegentlich in Münster, Bielefeld, Bremen, Nürnberg, Leipzig, Bonn, Hamburg, Duisburg, Dortmund, Wuppertal, Berlin, Dresden, München, Bochum, Düsseldorf, Stuttgart, Frankfurt, Hannover, Essen und Köln am Rhein in NRW statt.
Welche Fortbildungen ergänzen Machine Learning mit Python?
Eine erste Ergänzung bildet Machine Learning mit Python mit
- Einfache Zusammenhänge zwischen stetigen Variablen modellieren: Lineare Regression
- Standardverfahren zum Lesen/Schreiben von Text- und CSV-Dateien
- Standardisierung von Daten
- Daten inspizieren und beschreiben
Anzuraten ist auch eine Schulung von „Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung“ mit der Behandlung von
- Lineare und logistische Regression, Support Vector Machines
- Clustering
- Übungen zum selbständigen Anwenden der Methoden
- Nutzung im Unternehmen
Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Data Science: Grundlagen der Statistik, Praxistag mit Excel“ mit den Kapiteln Excel: Statistik mit den Diagrammen und Fallstudie, Berechnung von statistischen Kennzahlen passend.
Für Help-Desk-Mitarbeiter passt eine Deep Learning mit Python & Keras Weiterbildung. In diesem Workshop werden insbesondere
- Maschinelles Sehen: Konvolutionale neuronale Netze (CNN) Bilddateien als mehrdimensionale Matrizen
- Neuronale Netze mit Keras aufbauen und trainieren Graphen mit Tensorflow erstellen
- Mit Textdaten arbeiten: Zerlegen, tokenizieren, vektorisieren und einbetten.
- Ein einfaches Netz mit Keras und Tensorflow aufbauen und anlernen
besprochen.
