Strategische Beratung zur Implementierung und Optimierung von scikit-learn in Ihren Datenprojekten.

• Zielsetzung: Effiziente Nutzung von scikit-learn zur Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen.

• Beratungsfelder: Algorithmusauswahl, Datenvorbereitung, Modellvalidierung und Integration in bestehende Prozesse.

Individuelle Unterstützung für Data Scientists und Entwickler, um scikit-learn effektiv einzusetzen und optimale Ergebnisse zu erzielen.

• Zielgruppe: Data Scientists, KI-Entwicklungsteams und Analysten, die scikit-learn in ihren Projekten anwenden möchten.

• Inhalte des Coachings: Modelltraining, Pipeline-Entwicklung, Optimierung und Performance-Tuning.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen für Anfänger und Fortgeschrittene, um scikit-learn effizient in Ihren Machine-Learning-Workflows zu nutzen.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen von scikit-learn bis hin zu fortgeschrittenen Modellierungstechniken.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, scikit-learn effizient einzusetzen, Modelle zu erstellen und zu bewerten.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung von scikit-learn in Ihren Projekten.

• Umfang des Supports: Technischer Support, Modelloptimierung, Datenvorbereitung und Fehlerbehebung.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• Data Scientists und Analysten, die ihre ML-Kenntnisse vertiefen möchten

• Softwareentwickler mit Interesse an Machine Learning Integration

• BI-Spezialisten, die ML-Techniken in ihre Analysen einbauen möchten

• Beherrschen der grundlegenden scikit-learn API und Workflow-Komponenten

• Implementieren verschiedener ML-Algorithmen für unterschiedliche Anwendungsfälle

• Entwickeln von robusten Datenpipelines für ML-Projekte

• Interaktive Jupyter Notebooks mit praktischen Übungen und Beispielen

• Hands-on Workshops mit realen Datensätzen

• Code Reviews und Best Practice Diskussionen

• Grundkenntnisse in Python (Funktionen, Klassen, Packages)

• Basis-Verständnis von NumPy und Pandas

• Grundlegendes Verständnis statistischer Konzepte

• Praktische Fähigkeiten in der Entwicklung von ML-Lösungen mit scikit-learn

• Effiziente Workflows für ML-Projekte von der Konzeption bis zur Produktivstellung

• Hands-on Erfahrung mit realen Datensätzen und Problemstellungen

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Installation und Konfiguration der scikit-learn Umgebung

• Überblick über die scikit-learn API-Struktur

• Einführung in den ML-Workflow mit scikit-learn

• Datenstrukturen und Datentypen in scikit-learn

• Integration mit NumPy und Pandas

• Best Practices für reproduzierbare Experimente

• Behandlung von fehlenden Werten

• Encoding kategorischer Variablen

• Skalierung und Normalisierung

• Dimensionsreduktion mit PCA und t-SNE

• Feature Selection und Engineering

• Pipeline-Erstellung für die Datenvorverarbeitung

• Lineare Regression und Regularisierung

• Logistische Regression für Klassifikation

• Support Vector Machines

• Random Forests und Gradient Boosting

• Implementierung von Ensemble-Methoden

• Modellauswahl und Validierung

• K-Means Clustering

• Hierarchisches Clustering

• DBSCAN für Density-Based Clustering

• Gaussian Mixture Models

• Anomalie-Erkennung

• Evaluierung von Clustering-Ergebnissen

• Cross-Validation Strategien

• Grid Search und Random Search

• Hyperparameter-Optimierung

• Bias-Variance Trade-off

• Overfitting und Underfitting

• Model Selection mit scikit-learn

• Metriken für Klassifikation

• Metriken für Regression

• ROC und PR Kurven

• Confusion Matrix Analyse

• Feature Importance Analysis

• Cross-Validation Scores Interpretation

• Modell-Serialisierung

• Deployment-Strategien

• API-Entwicklung mit Flask

• Monitoring von ML-Modellen

• Wartung und Updates

• Performance-Optimierung