Mit Daten und Verstand neue Perspektiven schaffen
Sind Sie bereit, in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens einzutauchen? In unserem praxisorientierten Kurs „Maschinelles Lernen in Python“ lernen Sie nicht nur die Grundlagen dieser revolutionären Technologie, sondern auch, wie Sie diese gezielt einsetzen können, um Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen – ganz ohne explizite Programmierung. Von personalisierten Empfehlungen über Bild- und Spracherkennung bis hin zur Vorhersage von Trends: Die Anwendungen sind grenzenlos!
Kursdetails
Kursaufbau im Überblick
Einführung in Maschinelles Lernen (ML)
Einsatzzwecke von ML
Unterscheidung von ML-Systemen
Grundsätzliche Schritte der ML-Pipeline
Datenakquise und Daten laden
Daten verstehen
Train-test-split
Datenbereinigung
- Warum Daten bereinigen?
- Umgang mit fehlenden Werten
- Duplikate entfernen
- Erkennung von Filtern und Ausreisern
- Umgang mit textuellen Daten
- Skalierung und Normalisierung
- Eigene Trasnofmer
- Transformation Pipeline
Regression
- Lineare Regression
- Decision Tree Regression
- Random Forest Regression
Evaluation + Validierung
Klassifikation
- kNN-Klassifikation
- Naive Bayes Klassifikation
- Decision Tree Klassifikation
Evaluation (Teil 2/Klassifikation)
Übung: Klassifikation
optionale Q&A Session
Voraussetzungen
- Voraussetzung sind folgende Kenntnisse
- Grundkenntnisse Python (inkl. NumPy, Pandas)
- Jupyter (Erstellen eines Jupyter Notebooks auf Ihrem Notebook)
- Conda Environment
- Datenanalyse Kenntnisse sind von Vorteil
- Unsere Hochschulzertifikatskurse Programmieren in Python für Anfänger und Fortgeschrittene sowie Zertifizierter Datenanalyst bieten eine optimale Basis für diesen Aufbaukurs. Natürlich können Sie dieses Vorwissen aber auch anderweitig nachweisen.
Was andere Teilnehmende noch wählen
Wir empfehlen, die aufgeführten Kurse in der angegebenen Reihenfolge zu absolvieren, um den größtmöglichen Lernerfolg aus unserer Data Science-Weiterbildung zu erzielen.
Sollten Sie bereits über grundlegende Programmierkenntnisse verfügen, ist selbstverständlich auch ein Direkteinstieg in die jeweiligen Themenkurse möglich. Was wir im Detail unter den erforderlichen Grundkenntnissen für den Direkteinstieg verstehen, können Sie hier nachlesen. Fragen dazu, beantwortet Ihnen gerne: Frau Jana Herbst
Wenn Sie grundlegende Programmierkenntnisse erwerben möchten: Hochschulzertifikatskurs Programmieren in Python für Anfänger
Wenn Sie Ihre Programmierkenntnisse vertiefen und ausbauen wollen: Hochschulzertifikatskurs Programmieren in Python für Fortgeschrittene
Wenn Sie lernen wollen, vorhandene Daten zu analysieren: Hochschulzertifikatskurs Descriptive Data Analytics
Ausgezeichnete Weiterbildung an der THD
Unsere Weiterbildungsprogramme gehören deutschlandweit zu den besten - laut aktuellem Ranking des SZ Instituts 2025.
Von insgesamt 191 teilnehmenden Hochschulen haben wir folgende Spitzenplätze erreicht:
Platz 4
in Data Science
Platz 13
in Projekt- & Prozessmanagement
Platz 19
in Pädagogik, Soziales & Pflege
Unsere Leistungen - Ihr Nutzen
- Praxistransfer: Alle im Hochschulzertifikatskurs behandelten Methoden werden mit Hilfe der Programmiersprache Python umgesetzt und an praktischen Beispielen eingeübt. Durch zahlreiche Fallbeispiele lernen Sie direkt, die Verfahren anzuwenden und Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen.
- Karrieresprungbrett: Lassen Sie sich mit einem hochwertigen Hochschulzertifikat Ihre neuen Kompetenzen bestätigen und weisen Sie sich damit als Spezialist/in auf einem zukunftsorientierten Gebiet aus.
- Expertenwissen: Profitieren Sie von Sebastian Wilhelms fundiertem Wissen und seiner Forschungsarbeit im Bereich Künstliche Intelligenz.
- Individuelle Betreuung: Sebastian Wilhelms beantwortet Ihnen gerne alle offenen Fragen und gibt Hilfestellung bei der praktischen Transferarbeit.
- Flexibilität: Der Kurs findet rein virtuell statt. Die Kombination aus kurzen abendlichen Online Kurseinheiten und praktischen Übungen für zuhause lässt Sie die Weiterbildung optimal in Ihren Alltag integrieren.
Stimmen von Teilnehmenden
Kathrin Aicher, Diplom-Chemikerin
Ein sehr empfehlenswerter Kurs, der ausgezeichnet auch als Online Veranstaltung funktioniert hat. Durch persönliche Sprechstunden wird gemeinsam am Kursprojekt gearbeitet und es werden dort als auch während der Vorlesung alle aufkommenden Fragen direkt geklärt. Auch dass die Vorlesung aufgezeichnet wurde und man somit alles direkt damit aufarbeiten konnte, war super – wünschte das hätte es während meines Studiums schon gegeben.
Andreas Gabler, Fachverfahrensadministrator in der EDV des Sozialamts Nürnberg
Der Kurs „Maschinelles Lernen in Python“ der Technischen Hochschule Deggendorf ist ein ausgezeichneter Aufbaukurs auf bestehendes Programmierwissen zu Python und um dieses Wissen zu vertiefen. In einem knackigen Programm, in dem auch das Eigenengagement der Teilnehmenden stark gefordert ist, führt der Dozent fundiert und kurzweilig an die Grundlagen des maschinellen Lernens mit dem gängigsten Modul scikit-learn heran. Hierbei ist er stets für Fragen offen und geht ausführlich auf sie ein. Mir persönlich hat der Kurs sehr viel Spaß gemacht und spannendes Programmierwissen für meinen beruflichen sowie privaten Alltag vermittelt. Die Herausforderung dabei ist nur, am Ball zu bleiben.
Dr. Dennis Meier, Austrian Power Grid AG
Nachdem ich als Mathematiker bereits über viele theoretische Aspekte von Machine Learning Bescheid wusste, habe ich nach einen Kurs gesucht, der mich systematisch in die Implementierung und Anwendung von ML Algorithmen einführt. Meine Wahl fiel dabei auf den Hochschulzertifikatskurs „Maschinelles Lernen in Python“ der TH Deggendorf und meine Erwartungen wurden nicht nur erfüllt, sondern sogar übertroffen. Besonders positiv hervorzuheben sind die Kompetenz und die didaktische Eignung des Dozenten sowie die Möglichkeit, das im Kurs Gelernte direkt in einem individuellen Abschlussprojekt anwenden zu können.
Kontakt
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