Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python

Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python ist eine praxisnahe Weiterbildung mit klarem Praxisfokus im Bereich IT & Informatik. Im Mittelpunkt stehen Kompetenzen in Python, Random Forest und CRISP-DM, die Sie fuer Aufgaben rund um Data Scientist, Machine Learning Engineer und Data Analyst direkt einsetzen koennen.

In diesem Modul erlernen die Teilnehmenden grundlegende Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in Python. Das Modul vermittelt theoretische Grundlagen zu Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens und verzahnt diese stets mit der Anwendung in Python auf Basis realer Datensätze.

Behandelt werden unter anderem Python, Random Forest, CRISP-DM, AdaBoost und scikit-learn. Die Anbieterbeschreibungen zeigen einen klaren Fokus auf nachvollziehbare Uebungen, anwendbare Ablaufe und eine sichere Umsetzung im Berufsalltag.

Der Kurs richtet sich an Teilnehmer, die sich fachlich in Richtung Data Scientist, Machine Learning Engineer und Data Analyst entwickeln, ihre Einsatzmoeglichkeiten erweitern oder vorhandene Kenntnisse gezielt ausbauen moechten. Typische Laufzeiten bewegen sich bei ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Je nach Traeger schliessen Sie mit Anbieter-Zertifikat, je nach Thema zusätzlich Hersteller-Zertifizierung (z.B. Microsoft, Cisco, AWS, Adobe) ab oder bereiten sich gezielt auf entsprechende Nachweise vor.