Supervised Machine Learning in R lernen – Weiterbildung

Der Kurs Supervised Machine Learning in R vermittelt die zentralen Methoden des überwachten maschinellen Lernens mit der Statistiksoftware R. Ausgehend von den Grundbegriffen des maschinellen Lernens — Regression, Klassifikation, Verlustfunktionen, Overfitting — bauen Teilnehmende ein solides konzeptionelles Verständnis auf, bevor sie konkrete Verfahren wie lineare und logistische Regression, K-nächste-Nachbarn, Entscheidungsbäume und Random Forests praktisch anwenden. Ein durchgehender Schwerpunkt liegt auf der korrekten Evaluation von Modellen mittels Kreuzvalidierung und Resampling-Methoden sowie auf der systematischen Optimierung von Hyperparametern. Der Kurs ist in zwei aufeinander aufbauende Themenschwerpunkte gegliedert: Grundlagen und Predictive Modeling im ersten Teil, praktisches Machine Learning mit Fokus auf Evaluation und Tuning im zweiten Teil.

Block 1 — Grundbegriffe des maschinellen Lernens Dieser Block schafft das begriffliche Fundament für den gesamten Kurs. Teilnehmende lernen die zentralen Fragestellungen und das Vokabular des maschinellen Lernens kennen, bevor konkrete Algorithmen zum Einsatz kommen.

• Regression, Klassifikation und Clustering als grundlegende Aufgabentypen
• Verlustfunktionen und das Prinzip der Risikominimierung
• Overfitting und Underfitting erkennen und deren Ursachen verstehen
• Unterscheidung zwischen Hyperparametern und Modellparametern
• Aufteilung von Trainings- und Testdaten als methodisches Grundprinzip
• Erste Einordnung: welches Verfahren passt zu welcher Fragestellung

Block 2 — Regression, K-nächste-Nachbarn und Evaluationsmaße Im zweiten Block werden die ersten konkreten überwachten Lernverfahren eingeführt und deren Gütemaße systematisch behandelt.

• Lineare Regression aus der Perspektive des maschinellen Lernens
• Logistische Regression für binäre Klassifikationsaufgaben
• Das K-nächste-Nachbarn-Verfahren: Funktionsweise und Parameterwahl
• Evaluationsmaße für Regressionsmodelle (z. B. mittlerer quadratischer Fehler)
• Evaluationsmaße für Klassifikationsmodelle (z. B. Konfusionsmatrix, Sensitivität, Spezifität)
• Grenzen und Eigenschaften der jeweiligen Gütemaße einordnen

Block 3 — Resampling-Methoden und Modellvalidierung Dieser Block vertieft die korrekte Bewertung von Modellen — ein Kernanliegen des gesamten Kurses, das den ersten Themenschwerpunkt abschließt.

• Kreuzvalidierung (k-fold) als Standardverfahren zur Modellbewertung
• Bootstrap-Verfahren als alternative Resampling-Methode
• Vor- und Nachteile unterschiedlicher Resampling-Ansätze abwägen
• Verzerrung (Bias) und Varianz im Zusammenhang mit der Modellkomplexität
• Praktische Umsetzung von Kreuzvalidierung in R
• Typische Fehlerquellen bei der Validierung vermeiden

Block 4 — Bäume, Random Forests und Hyperparameter-Tuning Der zweite Themenschwerpunkt des Kurses führt fortgeschrittene Algorithmen ein und vertieft die praktische Optimierung von Modellen.

• Regressions- und Klassifikationsbäume: Aufbau und Interpretation
• Random Forests als Ensemble-Methode mehrerer Entscheidungsbäume
• Kurzer Ausblick auf Boosting-Verfahren als verwandte Ensemble-Technik
• Hyperparameter-Optimierung mittels Zufallssuche
• Hyperparameter-Optimierung mittels Gittersuche
• Genestete Kreuzvalidierung zur optimalen, unverzerrten Modellwahl

Praxis-Block — Angewandtes Modellierungsprojekt in R Im praktischen Teil setzen Teilnehmende die erlernten Verfahren an einem durchgehenden Datensatz in R um.

• Einen Beispieldatensatz in R laden und explorativ analysieren
• Trainings- und Testdaten reproduzierbar aufteilen
• Ein lineares Regressionsmodell trainieren und dessen Güte bewerten
• Ein logistisches Regressionsmodell für eine Klassifikationsaufgabe aufbauen
• Ein K-nächste-Nachbarn-Modell trainieren und mit den Regressionsergebnissen vergleichen
• Eine k-fold-Kreuzvalidierung für mehrere Modelle durchführen
• Einen Klassifikationsbaum trainieren und dessen Struktur visualisieren
• Ein Random-Forest-Modell trainieren und die Variablenwichtigkeit auswerten
• Eine Gittersuche zur Optimierung der Random-Forest-Hyperparameter durchführen
• Eine genestete Kreuzvalidierung zur finalen Modellwahl umsetzen
• Die Ergebnisse verschiedener Modelle anhand einheitlicher Gütemaße vergleichen
• Die Modellwahl anhand von Bias-Varianz-Überlegungen begründen

Der Praxis-Block führt alle Module zu einem vollständigen Modellierungsworkflow zusammen: von der Datenexploration über das Training mehrerer Modelltypen bis zur methodisch sauberen Modellauswahl mittels genesteter Kreuzvalidierung. So entwickeln Teilnehmende nicht nur die Fähigkeit, einzelne Algorithmen in R zu implementieren, sondern auch das methodische Rüstzeug, um deren Ergebnisse kritisch einzuordnen und begründete Modellentscheidungen zu treffen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die überwachtes maschinelles Lernen praxisnah in R erlernen und methodisch fundiert anwenden möchten.

• Angehende Data Scientists, die ein solides Fundament in supervised learning aufbauen wollen
• Data Analysts, die ihre statistischen Auswertungen um Machine-Learning-Verfahren erweitern möchten
• Statistiker:innen, die R gezielt für moderne Vorhersagemodelle einsetzen wollen
• Personen mit Interesse an Machine Learning Engineering, die zunächst die methodischen Grundlagen festigen möchten

Der Kurs verbindet konzeptionelle Erklärungen mit unmittelbarer praktischer Umsetzung in R. Jedes Verfahren wird zunächst methodisch eingeordnet und anschließend direkt an einem Datensatz angewendet, sodass Theorie und Implementierung eng verzahnt bleiben. Die Veranstaltung findet überwiegend im Hybrid-Learning-Format statt, in Teilen auch als Präsenzseminar, und wird in Vollzeit durchgeführt. Der rote Faden von den Grundbegriffen bis zur genesteten Kreuzvalidierung sorgt für einen konsistenten Lernaufbau über beide Themenschwerpunkte hinweg.

Der Kurs ist in zwei aufeinander aufbauende Themenschwerpunkte gegliedert, die inhaltlich klar voneinander abgegrenzt, aber methodisch aufeinander bezogen sind. Der Umfang richtet sich nach dem individuellen Bildungsplan und wird zu Kursbeginn festgelegt. Die Durchführung erfolgt in Vollzeit im Hybrid-Learning- beziehungsweise Seminarformat.

Zur Abschlussbezeichnung liegen aus dem Quellmaterial keine Angaben vor. Üblich für diese Art von Weiterbildung ist eine trägerinterne Teilnahmebescheinigung, die die behandelten Themenschwerpunkte und erworbenen Kompetenzen dokumentiert.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein methodisch fundiertes Verständnis des überwachten maschinellen Lernens, das über die bloße Anwendung einzelner Algorithmen hinausgeht. Der durchgehende Fokus auf korrekte Evaluation — von der einfachen Kreuzvalidierung bis zur genesteten Kreuzvalidierung — unterscheidet den Kurs von Trainings, die Modelle trainieren, ohne deren Güte methodisch sauber zu bewerten. Diese Kombination aus algorithmischem Können und methodischer Sorgfalt ist in der Praxis besonders wertvoll, da fehlerhafte Modellbewertung zu den häufigsten Ursachen für unzuverlässige Vorhersagen in Unternehmen zählt. Wer versteht, warum ein Modell gut oder schlecht abschneidet, kann fundierter entscheiden, welches Verfahren für eine konkrete Fragestellung geeignet ist. Langfristig eröffnet der Kurs Perspektiven als Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst oder Statistiker:in — mit einem in R umgesetzten, methodisch belastbaren Fundament im überwachten maschinellen Lernen.