Schulung Machine Learning mit Python

Auch online als Virtual Classroom

3 Tage / S2139
8 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht

Schulungsformen

Offene Schulung


Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.

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Beschreibung

Das Seminar gibt eine Einführung in Konzepte und in die Praxis des Machine Learnings. Es zeigt Einsatzoptionen, erklärt statistische Grundlagen und schult anhand praktischer Beispiele die Anwendung der gängigsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek. Neben der Klassifizierung und Prognostizierung von Daten, liegt der Schwerpunkt auf der Vorverarbeitung der Daten und der Extraktion relevanter Variablen für den Anlernprozess.

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
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

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

5/5

Über das Seminar:
Die inhaltlichen Schwerpunkte trafen meine Erwartungen voll, um eine Einführung bzw. einen Überblick in die Konzepte zu bekommen und Herangehensweisen von Machine Learning Algorithmen mit Python umzusetzen. Sehr gute methodische Vorgehensweise bei der Erläuterung der Themenkomplexe und gute Ausgewogenheit beim Verhältnis von Praxis und Theorie.


5/5

Über die GFU:
Sehr gute Ausstattung der Räume. Optimale Verpflegung. Einen Shuttleservice vom Hotel zur Weiterbildung und zurück kannte ich vorher noch nicht, aber finde den als einen sehr guten Service.

Name auf Wunsch anonymisiert
5/5

Über das Seminar:
Das Seminar hat meine Erwartungen voll erfüllt. Unterlagen und Technik waren in gewohnt hoher Qualität. Der Dozent hat das Thema umfangreich und kurzweilig vorgestellt, und die Materie wo möglich zudem an die Interessensschwerpunkte der Teilnehmer angepasst. Regelmäßige praktische Anwendungsaufgaben haben dabei geholfen, die neuen Kenntnisse anzuwenden.


5/5

Über die GFU:
Die Monitore stellen eine gute Lesbarkeit unabhängig von den Lichtverhältnissen sicher; es ist deutlich angenehmer, dass der Raum nicht abgedunkelt werden muss, um etwas zu erkennen.

Name auf Wunsch anonymisiert
4/5

Über das Seminar:
einen besseren Überblick über evlt. noch weitere ML-Verfahren und wann man welche am besten einsetzt, hätte ich mir noch gewünscht


5/5

Über die GFU:
gute technische Ausstattung, Rahmenbedingungen (Snacks, Getränke, Shuttle-Service) top

Name auf Wunsch anonymisiert
5/5

Über das Seminar:
Sehr kompetent und immer auf meine persönlichen Herausforderungen und Problemstellungen in der Praxis eingegangen.


5/5

Über die GFU:

Tim Klein von Retail inMotion GmbH aus Köln

Buchungsmöglichkeiten

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Schulung Machine Learning mit Python
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  • 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
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Das GFU-Sorglos-Paket

Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.

Shuttle Service
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

GFU-Seminar Arbeitsplatz

Eine Klasse eines Unternehmens will simultan die Schulung Machine Learning mit Python aufsuchen

In dem Fall kann ein Inhouse-Seminar zur Thematik Machine Learning mit Python passend sein. Der Lehrstoff des Seminars kann nebenbei bemerkt in Abstimmung mit den Trainern modifiert oder abgespeckt werden.

Haben die Schüler&ldquo schon Erfahrung in Machine Learning mit Python, sollte die Einleitung nur gestreift werden. Eine Firmen-Weiterbildung rechnet sich bei mehr als 3 Seminarteilnehmern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Machine Learning mit Python finden manchmal in der Nähe von Dortmund, Berlin, Nürnberg, München, Leipzig, Bielefeld, Hannover, Düsseldorf, Essen, Bonn, Frankfurt, Stuttgart, Hamburg, Duisburg, Wuppertal, Bochum, Münster, Dresden, Bremen und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Seminare passen zu Machine Learning mit Python?

Eine gute Basis findet sich in Machine Learning mit Python mit

  • Standardisierung von Daten
  • Machine Learning Grundlagen  Grundlagen, Varianten und Techniken des Machine Learnings.
  • Machine Learning Workflow Daten aufarbeiten und zusammenführen (DataMapper)
  • Fehlende Werte behandeln

Erwägenswert ist auch ein Kurs von „Python - Komplett“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Mengen (sets)
  • Python und MySQL (MySQLdb)
  • list, tuple, dict (Zusammenfassung aus "Python-Einführung"
  • reStructuredText als Syntax von docstring

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Python für Programmiereinsteiger“ mit den Kapiteln Konvertierungen zwischen Datentypen und Formatierte Ausgaben mit format() passend.

Für Erfahrene Anwender eignet sich eine Einstieg in Data Science mit Pandas Weiterbildung. In diesem Kurs werden u.a.

  • Zeitreihen
  • Datenaggregation
  • Best Practices
  • Datenvisualisierung

besprochen.

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John Doe aus Stuttgart 

vor 3 Stunden