Python-Grundlagen für maschinelles Lernen

Bevor Sie leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen trainieren können, müssen Sie Ihre Daten bereinigen, strukturieren und bearbeiten können. Dieser Kurs führt Sie durch die wichtigsten Python-Bibliotheken, mit denen Sie Rohdaten in modellfertige Datensätze umwandeln. Sie lernen, wie Sie von einfachen Python-Skripten zu Datenstrukturen gelangen. Dank klarer Erklärungen und praxisnaher Codebeispiele beherrschen Sie die Kernfunktionen von NumPy und Pandas und können so reale Datensätze verarbeiten und für beliebige Algorithmen des maschinellen Lernens vorbereiten. Was Sie lernen werden: - Grundlegende Datenkonzepte und Terminologie des maschinellen Lernens verstehen - Mehrdimensionale Arrays bearbeiten und Vektorarithmetik mit NumPy durchführen Strukturierte Datensätze mit Pandas DataFrames und Series bereinigen, filtern und aggregieren Moderne Typannotationen in Python anwenden, um lesbare und robuste Datenpipelines zu erstellen Numerische und kategoriale Daten für Workflows des maschinellen Lernens vorbereiten und vorverarbeiten Datenmanipulationstechniken anhand von schriftlichen Übungen und Codeanalyse üben Ausgehend von wichtigen Definitionen und grundlegenden Array-Konzepten führt Sie der Kurs Schritt für Schritt durch fortgeschrittene Datentransformationstechniken anhand strukturierter Codebeispiele. Sie werden praktische Szenarien durchgehen und analysieren, wie Daten von Rohdateien in saubere Formate fließen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger mit grundlegenden Python-Kenntnissen, die in die Datenwissenschaft und das maschinelle Lernen einsteigen möchten. Fortgeschrittene Mathematikkenntnisse oder Vorkenntnisse in Datenwissenschaft sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer Datenaufbereitungsfähigkeiten.