Kurzprofil:
Sind Sie bereit, in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens einzutauchen? In unserem praxisorientierten Kurs „Maschinelles Lernen in Python“ lernen Sie nicht nur die Grundlagen dieser revolutionären Technologie, sondern auch, wie Sie diese gezielt einsetzen können, um Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen – ganz ohne explizite Programmierung. Von personalisierten Empfehlungen über Bild- und Spracherkennung bis hin zur Vorhersage von Trends: Die Anwendungen sind grenzenlos!

Eckdaten:
• Termin 1: 4.3.2026 von 18 bis 21:15 Uhr
• Termin 2: 11.3.2026 von 18 bis 21:15 Uhr
• Termin 3: 18.3.2026 von 18 bis 21:15 Uhr
• Termin 4: 25.3.2026 von 18 bis 21:15 Uhr
• Q&A Session (optional): 15.4.2026
• Abgabe Projektarbeit: bis 29.4.2026

• Ort:
online / MS Teams

Kursdetails:
Kurseinheit 1
Einführung in Maschinelles Lernen (ML)
Einsatzzwecke von ML
Unterscheidung von ML-Systemen
Grundsätzliche Schritte der ML-Pipeline
Datenakquise und Daten laden
Daten verstehen

Kurseinheit 2
Train-test-split
Datenbereinigung
• Warum Daten bereinigen?
• Umgang mit fehlenden Werten
• Duplikate entfernen
• Erkennung von Filtern und Ausreisern
• Umgang mit textuellen Daten
• Skalierung und Normalisierung
• Eigene Trasnofmer
• Transformation Pipeline

Kurseinheit 3
Regression
• Lineare Regression
• Decision Tree Regression
• Random Forest Regression
Evaluation + Validierung

Kurseinheit 4
Klassifikation
• kNN-Klassifikation
• Naive Bayes Klassifikation
• Decision Tree Klassifikation
Evaluation (Teil 2/Klassifikation)
Übung: Klassifikation

Kurseinheit 5
• optionale Q&A Session

Zielgruppe:
Fachkräfte, Mitarbeiter aus allen Bereichen oder IT-Interessierte, die bei einem zukunftsweisenden Thema am Ball bleiben wollen

Voraussetzungen:
• Voraussetzung sind folgende Kenntnisse
o Grundkenntnisse Python (inkl. NumPy, Pandas)
o Jupyter (Erstellen eines Jupyter Notebooks auf Ihrem Notebook)
o Conda Environment
• Datenanalyse Kenntnisse sind von Vorteil
• Unsere Hochschulzertifikatskurse Programmieren in Python für Anfänger und Fortgeschrittene sowie Zertifizierter Datenanalyst bieten eine optimale Basis für diesen Aufbaukurs. Natürlich können Sie dieses Vorwissen aber auch anderweitig nachweisen

Voraussetzungen:
• Voraussetzung sind folgende Kenntnisse
o Grundkenntnisse Python (inkl. NumPy, Pandas)
o Jupyter (Erstellen eines Jupyter Notebooks auf Ihrem Notebook)
o Conda Environment
• Datenanalyse Kenntnisse sind von Vorteil
• Unsere Hochschulzertifikatskurse Programmieren in Python für Anfänger und Fortgeschrittene sowie Zertifizierter Datenanalyst bieten eine optimale Basis für diesen Aufbaukurs. Natürlich können Sie dieses Vorwissen aber auch anderweitig nachweisen

Voraussetzungen:
o Grundkenntnisse Python (inkl. NumPy, Pandas)
o Jupyter (Erstellen eines Jupyter Notebooks auf Ihrem Notebook)
o Conda Environment
• Datenanalyse Kenntnisse sind von Vorteil
• Unsere Hochschulzertifikatskurse Programmieren in Python für Anfänger und Fortgeschrittene sowie Zertifizierter Datenanalyst bieten eine optimale Basis für diesen Aufbaukurs. Natürlich können Sie dieses Vorwissen aber auch anderweitig nachweisen

Preis
• Profitieren Sie von unseren attraktiven Preisen:
o Regulär: 999 EUR (Gesamtpreis)
o Sonderpreis für Studierende aller Hochschulen und Universitäten: 429 EUR (Gesamtpreis)
• Die Kursgebühren sind umsatzsteuerfrei.

Anmeldung & Kontakt:
• Anmeldung: online hier
• weitere Informationen: über Jana Herbst oder klicken Sie hier für unsere Beratung via WhatsApp

Kontakt:

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