Machine Learning mit Python Grundkurs (Für Python Einsteiger)
Von Python-Basics bis scikit-learn: Daten auswerten, visualisieren und erste ML-Modelle trainieren
Die wichtigsten Themen
Python-Setup mit Anaconda und Jupyter
Python-Basics für Datenverarbeitung
Statistik und Wahrscheinlichkeiten für ML
Datenanalyse mit Pandas und Numpy
Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
ML-Modelle mit scikit-learn evaluieren
Überblick Python hat sich in Datenanalyse, Automatisierung und Künstlicher Intelligenz als zentrale Programmiersprache etabliert. Der Grund dafür ist nicht nur die gut lesbare Syntax, sondern vor allem das starke Ökosystem...
Python hat sich in Datenanalyse, Automatisierung und Künstlicher Intelligenz als zentrale Programmiersprache etabliert. Der Grund dafür ist nicht nur die gut lesbare Syntax, sondern vor allem das starke Ökosystem rund um Jupyter, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn und scikit-learn. Dieses Seminar verbindet den Einstieg in Python mit den Grundlagen, die für erste Machine-Learning-Anwendungen wirklich notwendig sind.
Der Kurs beginnt bei der Arbeitsumgebung und den wichtigsten Sprachelementen, führt dann in mathematische Grundlagen für Datenarbeit ein und überträgt diese Konzepte auf einfache Modelle. So entsteht kein isoliertes Programmierwissen, sondern ein nachvollziehbarer Weg von Rohdaten über Analyse und Visualisierung bis zur Bewertung erster Modelle. Wer noch keine Programmiererfahrung mitbringt, kann vorab den Python 3 Grundkurs intensiv nutzen, um die Grundlagen der Sprache getrennt vom Machine-Learning-Kontext aufzubauen.
Die Themen Installation mit Anaconda · Arbeiten mit Jupyter · Python im Datenanalyse-Kontext · Projektstruktur für Übungsdateien · Variablen und Datentypen · Bedingungen und Schleifen · Funktionen und Module...
Python-Umgebung und Arbeitsweise
- Installation mit Anaconda
- Arbeiten mit Jupyter
- Python im Datenanalyse-Kontext
- Projektstruktur für Übungsdateien
Python-Grundlagen
- Variablen und Datentypen
- Bedingungen und Schleifen
- Funktionen und Module
- Fehlerbehandlung in Python
Datenstrukturen und Programmierkonzepte
- Listen und Tupel
- Dictionaries und Sets
- List Comprehensions
- Grundlagen objektorientierter Programmierung
Mathematik für Machine Learning
- Lineare Algebra Grundlagen
- Mittelwert und Varianz
- Korrelationen in Datensätzen
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeit
Datenanalyse und Visualisierung
- Berechnungen mit Numpy
- Datenanalyse mit Pandas
- Diagramme mit Matplotlib
- Visualisierung mit Seaborn
Machine-Learning-Grundlagen
- Grundbegriffe des Machine Learning
- K-Nearest Neighbors
- Lineare und polynomiale Regression
- Entscheidungsbäume
- Fehlerfunktionen und Modellgüte
- Overfitting und Underfitting
Umsetzung mit scikit-learn
- Modelltraining mit scikit-learn
- Pipelines für Arbeitsschritte
- Evaluationsmethoden für Modelle
- Interpretation einfacher Ergebnisse
Zielgruppe
- Ingenieurinnen und Ingenieure mit Bedarf an Datenanalyse und Modellierung
- Analystinnen und Analysten aus Fachbereichen mit technischen Daten
- Entwicklerinnen und Entwickler mit Einstieg in Machine Learning
- Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger in Data Science
Das lernst du
- Sicherer Umgang mit Python-Grundlagen für Datenverarbeitung
- Eigenständige Auswertung tabellarischer Daten mit Pandas und Numpy
- Geeignete Diagramme zur Analyse und Ergebnisdarstellung erstellen
- Grundlegende Machine-Learning-Algorithmen fachlich einordnen
- Erste Modelle mit scikit-learn trainieren, prüfen und bewerten
So arbeiten wir
- Kurze Theorieeinheiten mit direkter Umsetzung in Python
- Übungen in Jupyter anhand nachvollziehbarer Datensätze
- Schrittweiser Aufbau von Analyse- und Modellierungsaufgaben
- Besprechung typischer Fehlerquellen bei Daten und Modellen
- Trainer-Feedback zu Lösungswegen und Code-Struktur
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Mathematik auf Schulniveau
- Keine oder geringe Python-Kenntnisse erforderlich
Dein Fahrplan
Einrichtung der Arbeitsumgebung mit Anaconda und Jupyter, Überblick über Python im Datenanalyse-Kontext sowie Einstieg in Variablen, Datentypen und grundlegende Programmstrukturen.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-17:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Machine Learning mit Python Grundkurs (Für Python Einsteiger)
Für wen ist das Seminar „Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs“ geeignet?
Das Seminar richtet sich an technisch interessierte Berufstätige, Studierende technischer und naturwissenschaftlicher Fächer sowie Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger in Data Science. Es eignet sich besonders, wenn du Python nicht nur als Programmiersprache lernen möchtest, sondern direkt den Bezug zu Datenanalyse und Machine Learning suchst.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für den Python und Machine Learning Grundkurs?
Du brauchst keine oder nur geringe Python-Kenntnisse. Ein mathematisches Grundverständnis auf Schulniveau reicht aus, weil lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeiten im Seminar wiederholt und auf Machine-Learning-Aufgaben bezogen werden. Wenn du zuerst ausschließlich Python lernen möchtest, passt der Python 3 Grundkurs intensiv als Vorbereitung.
Was lerne ich in den fünf Tagen konkret zu Python-Grundlagen?
Du richtest eine Arbeitsumgebung mit Anaconda und Jupyter ein und arbeitest mit Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Modulen. Außerdem behandelt der Kurs Listen, Dictionaries, Sets, Fehlerbehandlung, List Comprehensions und erste objektorientierte Programmierkonzepte.
Welche mathematischen Grundlagen für Machine Learning werden behandelt?
Behandelt werden grundlegende Konzepte aus linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Dazu gehören Mittelwert, Varianz, Korrelationen und die Frage, wie mathematische Größen bei Datenanalyse, Modelltraining und Modellbewertung eingesetzt werden.
Welche Python-Bibliotheken kommen im Seminar zum Einsatz?
Im Seminar arbeitest du mit Numpy für Berechnungen, Pandas für Datenanalyse, Matplotlib und Seaborn für Visualisierung sowie scikit-learn für erste Machine-Learning-Modelle. Für eine stärkere Vertiefung in Datenanalyse eignet sich anschließend die Schulung Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy und Co..
Welche Machine-Learning-Algorithmen werden im Kurs erklärt?
Du lernst grundlegende Algorithmen wie K-Nearest Neighbors, lineare und polynomiale Regression sowie Entscheidungsbäume kennen. Der Schwerpunkt liegt auf Verständnis, Anwendung, Modellgüte und typischen Fehlerbildern wie Overfitting und Underfitting.
Wie geht es nach dem Python Machine Learning Grundkurs weiter?
Nach dem Grundkurs bieten sich vertiefende Themen wie Deep Learning, neuronale Netze oder Cloud-basierte KI-Dienste an. Für Python-basierte Vertiefung passt der Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze und Visualisierung. Wer zunächst einen breiteren Überblick über KI-Dienste in Microsoft Azure sucht, kann das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals anschließen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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