Schulung Machine Learning mit Python

• Data Science Business Akademie: Grundlagen mit Zertifizierung 5 Tage
• Data Science Business Akademie: R - Praxis mit Zertifizierung 5 Tage
• Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung 5 Tage
• Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung 4 Tage
• Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt 1 Tag
• Data Science: Grundlagen der Statistik, Praxistag mit Excel 1 Tag
• Jupyter Notebook Infrastruktur für effiziente Data Science Workflows 3 Tage
• Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau 5 Tage
• Datenverarbeitung mit NumPy 2 Tage
• Forschungssoftware mit Python erstellen 2 Tage
• Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python 3 Tage
• Data Science - Code und Daten reproduzierbar speichern 3 Tage
• Daten visualisieren mit Python 5 Tage
• Daten bereinigen und validieren mit Python 2 Tage
• Dashboards erstellen mit Jupyter für Data Scientists 2 Tage
• Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft 2 Tage

Ein Team einer Firma will geschlossen die Schulung Machine Learning mit Python aufsuchen

Hier kann ein Firmen-Lehrgangssystem zur Thematik Machine Learning mit Python richtig sein. Der Unterrichtsstoff des Seminars kann nebenbei bemerkt zusammen mit den Fachdozenten weiterentwickelt oder abgerundet werden.

Haben die Mitarbeiter allerdings Vorkenntnisse in Machine Learning mit Python, sollte der Anfang nur gestreift werden. Eine Firmen-Fortbildung rentiert sich bei mindestens 3 Mitarbeitern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Machine Learning mit Python finden manchmal in der Nähe von Dortmund, Wuppertal, Hamburg, Essen, Münster, Hannover, Stuttgart, Bonn, Düsseldorf, Nürnberg, Leipzig, München, Bremen, Duisburg, Frankfurt, Berlin, Bielefeld, Dresden, Bochum und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen passen zu Machine Learning mit Python?

Eine gute Basis bildet Machine Learning mit Python mit

• Modellen evaluieren: Accuracy, Precision, Recall & Confusion matrix
• Einfache Zusammenhänge zwischen stetigen Variablen modellieren: Lineare Regression
• Daten inspizieren und beschreiben
• Machine Learning Grundlagen  Grundlagen, Varianten und Techniken des Machine Learnings.

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Künstliche Intelligenz (KI / AI) - Basiswissen und Anwendungen“ mit der Behandlung von

• KI-Projekt Entwicklung eines KI-Projekts.
• Machine Learning Viele Algorithmen, die im Bereich der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, stammen aus dem Bereich des maschinellen Lernens. In kleinen Gruppen befassen Sie sich mit einzelnen Kernelementen, ganz ohne die Mathematik.
• Dateiformate und Datenquellen In Gruppen lernen Sie unterschiedliche Daten- und Dateiformate kennen (Ton-Format, Text-Format, Bildformat) und welche Informationen daraus gewonnen werden können. Sie lernen den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.
• Anwendungsgebiete Welche Projekte wurden mit Hilfe von KI durchgeführt? Wie hat KI Unternehmen beeinflusst? Welche Algorithmen verwenden Amazon, Facebook und Co? Sie lernen die verschiedensten Gebiete von Künstlicher Intelligenz kennen.

Für Firmenschulungen ist das Thema „Daten bereinigen und validieren mit Python“ mit den Unterpunkten Deduplizieren und Eigenschaften testen mit Hypothesis prädestiniert.

Für Erfahrene Anwender passt eine Python Aufbau Schulung. In diesem Workshop werden insbesondere

• Die einheitliche Python-DB-API
• update
• Isolation
• Die hierarchische Objektstruktur der ZODB

geschult.