Zum Hauptinhalt springen

Loading...
Predictive Modeling mit Python und scikit-learn Online-Kurs
Mo. 17.02.2025
18:00 Uhr, 4 Termine
Online

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. <strong>Voraussetzung:</strong> Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Programmierung mit Python: Grundlagen". <strong>Zusätzliche Informationen:</strong> 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.

Kursnummer T486220
zu den Kursdetails
Veranstaltungstyp: Online-Kurs
Gebühr: 159,00
Dozent*in: Thomas Rottner
Wie Wissenschaft denken? Einführung in die Wissenschaftssoziologie Wissenschaft als Praxis
Mo. 17.02.2025
19:00 Uhr, 1 Termin
Online
Loading...

Optimiert für Ihr Smartphone finden Sie bequem alle Kurse in der MVHS-Web-App.

Wechseln Sie jetzt zur App.

Ja, gerne.