Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python, Pandas und Scikit-learn

Dieser textbasierte Kurs bietet Einsteigern einen klaren, strukturierten Weg in die Data Science mit Python und seinen Standard-Analysebibliotheken, die in der Regel in der Python-Sprache geschrieben sind. Sie lernen die wichtigsten Begriffe, mathematische Grundlagen und grundlegende Konzepte der Datenanalyse kennen. Anschließend werden Sie in die praktische Implementierung von Code eintauchen. Durch ausführliche Texterklärungen und reale Python-Code-Snippets erwerben Sie praktisches Wissen über den Umgang mit Daten und die Erstellung von Vorhersagemodellen. Was Sie lernen: - Verstehen Sie die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens, einschließlich überwachten Lernen und Modellbewertung. - Manipulieren, filtern und bereinigen Sie reale Datensätze effizient mit Pandas. - Bereiten Sie Features vor, behandeln Sie fehlende Werte und codieren Sie kategoriale Daten für die Modellierung. - Trainieren, testen und optimieren Sie grundlegende Regressions- und Klassifizierungsmodelle mit Scikit-learn. - Wenden Sie eine Kreuzvalidierung an und erstellen Sie moderne Pipelines für maschinelles Lernen, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Das Lernmaterial bewegt sich logisch von theoretischen Definitionen und Datenaufbereitung zu Modelltrainings- und Auswertungskonzepten.Dieser Kurs ist ideal für Anfänger in der Datenwissenschaft, Softwareentwickler, die in das maschinelle Lernen einsteigen, und Analysten, die Python-Tools ohne vorherigen Datenwissenschaftshintergrund erlernen möchten. Beginnen Sie noch heute mit Ihrer Reise ins maschinelle Lernen.