Machine Learning für Fortgeschrittene – Von Prototypen zu Anwendungen

Dieser Kurs richtet sich an Teilnehmer, die bereits grundlegende Machine-Learning-Modelle mit scikit-learn entwickeln können und nun lernen möchten, wie professionelle ML-Workflows in der Praxis aussehen.
Im Fokus stehen fortgeschrittene Modelle, saubere Datenpipelines, Hyperparameter-Optimierung, Umgang mit realen Datenproblemen sowie der Weg hin zu deploybaren Anwendungen – strukturiert, reproduzierbar und klar nachvollziehbar.

Du arbeitest mit echten Geschäftsproblemen, nutzt professionelle Entwicklungsumgebungen und entwickelst ein eigenes End-to-End-Projekt, das einen realen Anwendungsfall abbildet.

Für wen dieser Kurs geeignet ist

ML-Einsteiger mit ersten Modellen (Regression, Klassifikation, Clustering)
Data Analysts, Entwickler oder Wissenschaftler, die produktionsnahe ML-Workflows kennenlernen möchten
Teams, die ML-Modelle strukturierter, reproduzierbarer und professioneller entwickeln wollen
Personen, die lernen möchten, wie ML-Prototypen in einsatzfähige Anwendungen überführt werden

Was du in diesem Kurs lernst

fortgeschrittene ML-Modelle zu entwickeln, zu tunen und zu bewerten
komplexe Datensätze mit modernen Methoden vorzubereiten und zu transformieren
Modellprobleme wie Overfitting, Datenungleichgewicht oder Datenlecks zu erkennen und zu beheben
reproduzierbare ML-Pipelines mit scikit-learn zu erstellen
Modelle zu versionieren, zu testen, zu speichern und als API bereitzustellen
ein vollständiges ML-Projekt zu planen, umzusetzen und zu dokumentieren

Kursinformation

Dauer: 5 Tage (mit optionalen Modulen auf 8 Tage verlängerbar)
Format: Präsenz oder Live-Online
Methodik: 30 % Theorie, 50 % Hands-on, 20 % Projekt
Tools: Python 3.9+, pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, Imbalanced-Learn, Joblib
Umgebung: VS Code oder PyCharm, Git für Versionierung
Teilnehmerzahl: Kleingruppen für persönliche Betreuung

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