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Machine Learning mit Python (Remote Training)

Christian Staudt

Kurzinformationen

20. Apr. 2020 - 21. Apr. 2020

Remote Training
€ 1290.00 zzgl. MwSt
€ 1535.10 inkl. MwSt

Neu Mit eigenem Laptop

Detailinformationen

Vom Hype zum Handwerk: Unser zweitägiger Workshop ermöglicht einen kompakten aber fundierten Einstieg in das umfangreiche Thema Machine Learning: Welches Potential bietet Machine Learning und was gehört dazu, um es in der Praxis zu nutzen? Teilnehmer lernen die wichtigen Konzepte auf Basis der Programmiersprache Python und des Frameworks scikitlearn praktisch umzusetzen. Wir behandeln alle Phasen, die zur Entwicklung eines funktionierenden Machine Learning-Modells gehören: Daten vorbereiten, Features erzeugen und auswählen, Auswahl und Parametrisierung von Algorithmen, robuste Evaluation.

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Workshops erhalten - aufbauend auf ihren Datenanalyse-Kenntnissen - einen breiten Einstieg in das Thema Machine Learning. Anwendungen aus dem Bereich Supervised Learning beinhalten Klassifikation und Regression. Darüber hinaus bauen wir eine einfache Recommender Engine. Mit dem Thema Clustering gibt es auch einen Einblick in das Feld Unsupervised Learning.

Themenüberblick:

  • Machine Learning-Konzepte und Problemstellungen im Überblick (u.a. Supervised vs Unsupervised Learning)
  • Machine Learning Pipeline (u.a. Modelldefinition, Feature Engineering, Training, Validierung, Parametertuning)
  • Beispiele und Übungen zu Klassifizierung, Regression, Recommender Engine, Clustering
  • Interaktives Material, Beispieldatensätze und durchgehende interaktive Übungen (Jupyter Notebooks)

Am ersten Kurstag ist der virtuelle Trainingsraum ab 8:30 Uhr geöffnet. Der Trainingsstart ist um 9 Uhr. Dadurch können sich die Teilnehmerinnen und Teilnehmer bereits mit der technischen Umgebung vertraut machen. Der Trainer hilft sehr gerne dabei. Trainingsende ist für 16 Uhr vorgesehen. Selbstverständlich wird es genug Zeit für Pausen und Bewegung geben. Auch nach Ende der Trainingszeit steht die digitale Laborumgebung in der Cloud den Teilnehmern weiterhin zur Verfügung. Der Dienst wird erst am Folgetag heruntergefahren (siehe auch: Voraussetzungen & Methode).

Staudt, Christian

Dr. Christian Staudt ist Freelance Data Scientist & Machine Learning Engineer bei der Point 8 GmbH. Er unterstützt als Freelance Data Scientist Auftraggeber bei Herausforderungen rund um Data Mining, Big Data und Machine Learning. Neben der Projektarbeit entwickelt er Trainings und coacht Teams in Sachen Methodik und Werkzeuge der Datenanalyse, die er schon während seiner Forschungstätigkeiten in der Informatik nutzte. Als Referent ist er in der Community um Python und Data Science aktiv. Gemeinsam mit Point 8 bietet er ein breites Spektrum von Basic bis Advanced Trainings an.

Seminarziel

Fundiertes Wissen über Theorie, Anwendung und Erstellen von ersten Machine Learning Pipelines in Python.

Zielgruppe

Wir richten uns an Data Scientists und Datenanalysten, die im Unternehmenskontext Anwendungsfälle für Machine Learning erkennen und umsetzen wollen.

Voraussetzungen

Als Erweiterungsworkshop benötigen die Teilnehmer Grundlagen im Bereich der Datenanalyse. Python-Pakete für die Datenanalyse, -visualisierung und Statistik (z.B. pandas, numpy, matplotlib, scipy) sollten nicht fremd sein. Beispielsweise bedienen die Kurse “Data Science Boot Camp” aus der TDWI Akademie relevantes Vorwissen oder das Remote Training „Datenanalyse mit Python“.

Hard- Software Voraussetzungen

Eine besondere technische Anforderung an Hard- oder Software gibt es nicht. Wir greifen auf unsere digitale Laborumgebung in der Cloud zurück, die jedem Teilnehmer das individuelle und unabhängige Arbeiten an seinem Workspace ermöglicht. Unsere dokumentierten Jupyter-Notebooks für das interaktive Arbeiten bringen alles Weitere mit. Zudem nutzen wir ein übliches Konferenztool (Zoom) inkl. Video, Ton und Screensharing, in dem der Trainer die Teilnehmer sowohl im Plenum als auch einzeln betreut. Damit ist ein eigener PC/Laptop mit einem aktuellen Internetbrowser und stabilem Internet für die erfolgreiche Teilnahme am Workshop völlig ausreichend. Wir empfehlen die Nutzung eines Headset sowie wenn vorhanden einen zweiten Bildschirm. Alle weiteren Infos sowie Zugangsdaten erhalten die Teilnehmer vor dem Training per E-Mail.

Sprachen

Seminar: Deutsch

Unterlagen: Englisch

Methode

Der Workshop nutzt umfangreiche, interaktive Übungen zur direkten Anwendung und anschließenden Vertiefung des Verständnisses. Wir legen Wert auf eine ausgewogene Mischung aus Vortrag, Diskussion und Praxisübungen (individuell und im Team), die wir in Breakout Sessions ermöglichen. Durch die kleine Gruppengrößen, genug Zeit zum Üben und Selbermachen sowie die individuelle Hilfe des Trainers wird das Remote Training zu einem Erfolg.

Informationen

In der Teilnahmegebühr sind folgende Leistungen enthalten:

  • der Seminarvortrag und eine digitale Lernumgebung, Jupyter-Notebooks werden auch nach dem Kurz zur weiteren Nutzung zur Verfügung gestellt
  • Ihre persönliche Teilnahmebescheinigung

 

Teilnahmegebühr

Es gilt nur der TDWI-Mitglieder-Rabatt. Der Frühbucher-Rabatt ist für Remote Trainings nicht anwendbar.

Weitere Informationen zu den Teilnahmegebühren finden Sie hier.

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