Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
Mathematik, Python und Machine Learning praxisnah verbinden, um Modelle fundiert aufzubauen
Die wichtigsten Themen
Mathematik für Machine Learning
Datenanalyse mit Pandas und NumPy
Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
KNN, Regression und Entscheidungsbäume
Overfitting und Underfitting erkennen
Modelltraining mit scikit-learn
Überblick Machine Learning wird erst dann wirklich nachvollziehbar, wenn die mathematischen Grundlagen hinter den Modellen verständlich sind. In dieser 3-tägigen Schulung verbindest du Lineare Algebra, Statistik und...
Machine Learning wird erst dann wirklich nachvollziehbar, wenn die mathematischen Grundlagen hinter den Modellen verständlich sind. In dieser 3-tägigen Schulung verbindest du Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeiten mit praktischer Datenanalyse in Python. Das Seminar vermittelt das Fundament, um Daten strukturiert auszuwerten, Zusammenhänge zu erkennen, Modelle aufzubauen und Ergebnisse kritisch zu bewerten.
Der Schwerpunkt liegt auf klassischen Machine-Learning-Verfahren und ihrer Umsetzung mit Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn und scikit-learn. Du arbeitest mit K-Nearest Neighbors, linearer und polynomialer Regression sowie Entscheidungsbäumen und lernst, welche Rolle Fehlerfunktionen, Modell-Evaluation, Overfitting und Underfitting in der Praxis spielen. Wer stärker an einer allgemeinen ML-Einstiegsschulung interessiert ist, findet im Python Machine Learning Grundkurs eine passende Ergänzung.
Der Kurs ist besonders geeignet, wenn mathematische Konzepte nicht nur wiederholt, sondern direkt in Python angewendet werden sollen. Für weiterführende Themen nach diesem Grundkurs bietet sich der Python Deep-Dive zu Deep Learning, neuronalen Netzen und Visualisierung an.
Hinweis: Diese Schulung ist der zweite Teil des 5-tägigen Seminars Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs. Der erste Teil mit Python-Grundlagen kann separat gebucht werden; im Paket ist die Teilnahme kostengünstiger.
Die Themen Lineare Algebra: Vektoren, Matrizen, lineare Zusammenhänge und Relevanz für ML-Modelle · Statistik: Mittelwert, Varianz, Standardabweichung, Korrelation und Datenverteilungen...
Mathematische Grundlagen für Machine Learning
- Lineare Algebra: Vektoren, Matrizen, lineare Zusammenhänge und Relevanz für ML-Modelle
- Statistik: Mittelwert, Varianz, Standardabweichung, Korrelation und Datenverteilungen
- Wahrscheinlichkeiten: Grundbegriffe, Zufallsvariablen und Interpretation statistischer Aussagen
- Funktionen und Fehlermaße: mathematische Beschreibung von Modellen und Abweichungen
Datenanalyse und Visualisierung mit Python
- Pandas: Daten einlesen, bereinigen, strukturieren und auswerten
- NumPy: numerische Berechnungen, Arrays und mathematische Operationen
- Matplotlib und Seaborn: Diagramme erstellen, Verteilungen darstellen und Zusammenhänge sichtbar machen
- Explorative Datenanalyse: Muster erkennen, Ausreißer prüfen und Hypothesen ableiten
Machine-Learning-Grundlagen
- Grundbegriffe: Merkmale, Zielvariablen, Training, Testdaten, Modell und Vorhersage
- K-Nearest Neighbors: Klassifikation, Distanzmaße und Einfluss der Nachbarschaftsgröße
- Regression: lineare Regression, polynomiale Regression und Interpretation der Modellparameter
- Entscheidungsbäume: Aufteilung von Daten, Entscheidungsregeln und Modellinterpretation
Modelltraining und Evaluation
- scikit-learn: Modelle trainieren, Vorhersagen erzeugen und Ergebnisse auswerten
- Pipelines: Verarbeitungsschritte strukturiert verbinden und reproduzierbar anwenden
- Fehlerfunktionen: Modellgüte messen und Abweichungen einordnen
- Overfitting und Underfitting: typische Modellprobleme erkennen und bewerten
- Modellvergleich: Ergebnisse verschiedener Verfahren gegenüberstellen und fachlich interpretieren
Zielgruppe
- Ingenieurinnen und Ingenieure, Analystinnen und Analysten sowie Entwicklerinnen und Entwickler mit Interesse an Machine Learning
- Fachkräfte aus IT, Technik, Forschung und Datenanalyse, die mathematische ML-Grundlagen praktisch anwenden möchten
- Studierende technischer, mathematischer und naturwissenschaftlicher Fachrichtungen
- Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger im Bereich Data Science mit Python-Grundkenntnissen
Das lernst du
- Fundiertes Verständnis zentraler mathematischer Konzepte für Machine Learning
- Daten mit Pandas und NumPy strukturiert analysieren und vorbereiten
- Aussagekräftige Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn erstellen
- KNN, Regression und Entscheidungsbäume fachlich einordnen und praktisch einsetzen
- Modelle mit scikit-learn trainieren, evaluieren und vergleichen
- Overfitting, Underfitting und Fehlerfunktionen sicher bewerten
So arbeiten wir
- Fachliche Einführung in mathematische und statistische Grundlagen mit direktem Bezug zu Machine Learning
- Live-Demonstrationen in Python mit Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn und scikit-learn
- Praxisübungen zur Datenanalyse, Visualisierung, Modellbildung und Modellbewertung
- Schrittweiser Aufbau von ML-Pipelines anhand nachvollziehbarer Beispieldaten
- Gemeinsame Besprechung typischer Fehlerquellen, Modellgrenzen und Interpretationsfragen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Mathematik auf Schulniveau, insbesondere Funktionen, Gleichungen und einfache Statistik
- Python-Kenntnisse auf dem Niveau des Python 3 Grundkurs intensiv
- Erste Erfahrung mit Variablen, Listen, Schleifen, Funktionen und grundlegenden Datenstrukturen
- Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich: erste Berührungspunkte mit Jupyter-Notebooks oder Datenanalyse in Python
Dein Fahrplan
- Einordnung von Mathematik, Statistik und Wahrscheinlichkeiten im Machine-Learning-Prozess
- Wiederholung zentraler Begriffe aus Linearer Algebra und Statistik
- Arbeiten mit Datenstrukturen, Tabellen und numerischen Berechnungen in Pandas und NumPy
- Explorative Datenanalyse mit Kennzahlen, Korrelationen und einfachen Auswertungen
- Visualisierung von Daten mit Matplotlib und Seaborn
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
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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 Mathematik: Grundkurs
Für wen ist die Schulung Machine Learning mit Mathematik geeignet?
Die Schulung richtet sich an technisch interessierte Berufstätige wie Ingenieurinnen und Ingenieure, Analystinnen und Analysten sowie Entwicklerinnen und Entwickler. Auch Studierende technischer und naturwissenschaftlicher Fächer sowie Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger im Data-Science-Umfeld profitieren, wenn sie Machine-Learning-Grundlagen mit mathematischem Verständnis und Python-Praxis verbinden möchten.
Welche Voraussetzungen brauche ich für den Grundkurs?
Du solltest Mathematik auf Schulniveau sicher beherrschen und bereits erste Python-Kenntnisse mitbringen. Dazu gehören Variablen, Listen, Schleifen, Funktionen und grundlegende Datenstrukturen. Falls die Python-Basis noch fehlt, ist der Python 3 Grundkurs intensiv eine passende Vorbereitung.
Welche mathematischen Grundlagen werden behandelt?
Behandelt werden Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeiten mit direktem Bezug zu Machine Learning. Dazu zählen Mittelwert, Varianz, Korrelation, einfache Verteilungen, Funktionen, Fehlermaße und die Interpretation mathematischer Zusammenhänge in Modellen.
Welche Machine-Learning-Algorithmen lernst du in den 3 Tagen?
Du arbeitest mit klassischen Verfahren wie K-Nearest Neighbors, linearer Regression, polynomialer Regression und Entscheidungsbäumen. Zusätzlich behandelt der Kurs zentrale Konzepte wie Trainings- und Testdaten, Fehlerfunktionen, Overfitting, Underfitting und Modellvergleich.
Welche Python-Tools und Bibliotheken werden im Kurs genutzt?
Zum Einsatz kommen Pandas für Datenanalyse, NumPy für numerische Berechnungen sowie Matplotlib und Seaborn für Visualisierungen. Für Machine Learning wird scikit-learn genutzt, unter anderem für Modelltraining, Pipelines und Evaluation.
Ist die Schulung eher mathematisch oder praxisorientiert?
Beides gehört bewusst zusammen: Die mathematischen Grundlagen werden so vermittelt, dass du ihre Bedeutung für Machine-Learning-Modelle nachvollziehen kannst. Anschließend setzt du die Konzepte direkt in Python um und arbeitest mit konkreten Daten, Visualisierungen und Modellen.
Welche Weiterbildung passt nach diesem Machine-Learning-Grundkurs?
Als Vertiefung eignet sich der Python Deep-Dive zu Deep Learning, neuronalen Netzen und Visualisierung. Wer neuronale Netze praktisch mit Framework-Bezug aufbauen möchte, findet im Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN eine passende Fortsetzung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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