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Predictive Modeling mit Python und scikit-learn
Online-Kurs

Im Predictive Modeling (auch Predictive Analytics oder Supervised Machine Learning) verwendet man Statistik, um Ereignisse vorherzusagen. Diese Ereignisse liegen oft in der Zukunft, es kann sich aber auch um andere Arten von unbekannten Ereignissen handeln. Diese Verfahren werden z. B. verwendet, um zu erkennen, wann ein Bauteil mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen wird. Sie werden die wichtigsten Verfahren und die grundlegenden Konzepte zur Vorhersage kennen lernen und in Python anwenden. Darüber hinaus werden Sie das Machine Learning-Tool scikit-learn, XGBoost und pandas zur Datenaufbereitung verwenden.

Kursinhalte: Predictive Modeling, Klassifikation und Regression, Verzerrung-Varianz-Dilemma, Entscheidungsbaum, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost), Kreuzvalidierung, Hyperparametertuning, Gütemaße, Undersampling, Datenaufbereitung (Imputation, One-Hot-Encoding, Normalisieren), scikit-learn, pandas.

 

Voraussetzung: Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Programmierung mit Python: Grundlagen".

 

Zusätzliche Informationen:

Dieser Online-Kurs findet mit Webex Meeting statt. Den Link mit den Zugangsdaten zum Kurs senden wir Ihnen einen Tag vor Kursbeginn per E-Mail zu. Bitte prüfen Sie auch Ihren Spam-Ordner, falls Sie keine E-Mail mit den Zugangsdaten erhalten.

Für das beste Kurs-Erlebnis empfehlen wir Ihnen bereits vorab die Desktop-App zu installieren und einzurichten. Denn dann haben Sie Zugriff auf alle Funktionen.

Material

Empfehlenswert ist ein größerer Bildschirm bzw. zwei Bildschirme oder zwei Geräte.

Bitte vorbereiten: Die Anaconda-Distribution oder eine vergleichbare Python-Installation sollte auf dem PC vorhanden sein.

Kurstermine 4

  •  
    Ort / Raum
    • 1
    • Montag, 17. Februar 2025
    • 18:00 – 21:00 Uhr
    1 Montag 17. Februar 2025 18:00 – 21:00 Uhr
    • 2
    • Mittwoch, 19. Februar 2025
    • 18:00 – 21:00 Uhr
    2 Mittwoch 19. Februar 2025 18:00 – 21:00 Uhr
    • 3
    • Montag, 24. Februar 2025
    • 18:00 – 21:00 Uhr
    3 Montag 24. Februar 2025 18:00 – 21:00 Uhr
    • 4
    • Mittwoch, 26. Februar 2025
    • 18:00 – 21:00 Uhr
    4 Mittwoch 26. Februar 2025 18:00 – 21:00 Uhr

Predictive Modeling mit Python und scikit-learn
Online-Kurs

Im Predictive Modeling (auch Predictive Analytics oder Supervised Machine Learning) verwendet man Statistik, um Ereignisse vorherzusagen. Diese Ereignisse liegen oft in der Zukunft, es kann sich aber auch um andere Arten von unbekannten Ereignissen handeln. Diese Verfahren werden z. B. verwendet, um zu erkennen, wann ein Bauteil mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen wird. Sie werden die wichtigsten Verfahren und die grundlegenden Konzepte zur Vorhersage kennen lernen und in Python anwenden. Darüber hinaus werden Sie das Machine Learning-Tool scikit-learn, XGBoost und pandas zur Datenaufbereitung verwenden.

Kursinhalte: Predictive Modeling, Klassifikation und Regression, Verzerrung-Varianz-Dilemma, Entscheidungsbaum, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost), Kreuzvalidierung, Hyperparametertuning, Gütemaße, Undersampling, Datenaufbereitung (Imputation, One-Hot-Encoding, Normalisieren), scikit-learn, pandas.

 

Voraussetzung: Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Programmierung mit Python: Grundlagen".

 

Zusätzliche Informationen:

Dieser Online-Kurs findet mit Webex Meeting statt. Den Link mit den Zugangsdaten zum Kurs senden wir Ihnen einen Tag vor Kursbeginn per E-Mail zu. Bitte prüfen Sie auch Ihren Spam-Ordner, falls Sie keine E-Mail mit den Zugangsdaten erhalten.

Für das beste Kurs-Erlebnis empfehlen wir Ihnen bereits vorab die Desktop-App zu installieren und einzurichten. Denn dann haben Sie Zugriff auf alle Funktionen.

Material

Empfehlenswert ist ein größerer Bildschirm bzw. zwei Bildschirme oder zwei Geräte.

Bitte vorbereiten: Die Anaconda-Distribution oder eine vergleichbare Python-Installation sollte auf dem PC vorhanden sein.

  • Gebühr
    159,00 €
  • Kursnummer: T486220
  • Start
    Mo. 17.02.2025
    18:00 Uhr
    Ende
    Mi. 26.02.2025
    21:00 Uhr
  • 4 Termine / 8 Ustd.
    Dozent*in:
    Thomas Rottner
    Veranstalter: Münchner Volkshochschule
08.01.25 19:29:05
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