Python Machine Learning Grundkurs (Für Python Entwickler)
ML-Modelle mit Python, scikit-learn und TensorFlow/Keras anhand nachvollziehbarer Unternehmensfälle entwickeln
Die wichtigsten Themen
Machine Learning: Arten, Nutzen und Grenzen
Datenaufbereitung mit Pandas und NumPy
Modelltraining mit scikit-learn
Validierung, Metriken und Overfitting
Neuronale Netze mit TensorFlow und Keras
Modelle speichern und wiederverwenden
Überblick Machine Learning, also maschinelles Lernen, hat in vielen Unternehmen konkrete Anwendungsfelder gefunden: Prognosen, Klassifikation, Mustererkennung, Entscheidungsunterstützung oder die Automatisierung datenbasierter...
Machine Learning, also maschinelles Lernen, hat in vielen Unternehmen konkrete Anwendungsfelder gefunden: Prognosen, Klassifikation, Mustererkennung, Entscheidungsunterstützung oder die Automatisierung datenbasierter Prozesse. Am Anfang dieses Seminars steht deshalb nicht die Theorie um ihrer selbst willen, sondern die Frage, wo Machine Learning im Unternehmen tatsächlich Mehrwert erzeugt und wo die Grenzen liegen. Anhand verschiedener Fallbeispiele wird deutlich, welche Problemarten sich für ML eignen, welche Daten dafür benötigt werden und wann klassische Regeln oder statistische Auswertungen die bessere Wahl sind.
Die Umsetzung erfolgt mit Python und den etablierten Bibliotheken Pandas, NumPy, scikit-learn sowie TensorFlow/Keras. Der Kurs führt Schritt für Schritt durch typische Arbeitsschritte: Daten einlesen, vorbereiten, Modelle trainieren, Ergebnisse bewerten sowie trainierte Modelle speichern und wiederverwenden. Wenn Python-Grundlagen noch gefestigt werden sollen, bietet der Python Aufbaukurs eine passende Vorbereitung. Für stärker datenanalytische Aufgaben ist außerdem der Python Data Science Einstieg mit Pandas, NumPy & Co. eine sinnvolle Ergänzung.
Die Themen Grundprinzipien maschinellen Lernens · Überwachtes und unüberwachtes Lernen · Typische Unternehmensanwendungen für ML · Leistungsfähigkeit und Grenzen von ML · Fallbeispiele aus betrieblichen Prozessen...
Einführung in Machine Learning
- Grundprinzipien maschinellen Lernens
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Typische Unternehmensanwendungen für ML
- Leistungsfähigkeit und Grenzen von ML
- Fallbeispiele aus betrieblichen Prozessen
Python für ML-Projekte
- Relevante Python-Datentypen für ML
- Listen, Tupel und Dictionaries
- Datenimport mit Pandas
- Datenstrukturen mit NumPy
- Grundlagen der Datenaufbereitung
Arbeiten mit scikit-learn
- Überblick über scikit-learn
- Wichtige Algorithmen und Einsatzbereiche
- Trainingsdaten und Testdaten
- Modelltraining mit Pipeline-Schritten
- Kaufprognose als Fallstudie
Modellbewertung und Wiederverwendung
- Validierung von Modellgüte
- Grundlegende Bewertungsmetriken
- Umgang mit Overfitting
- Speichern trainierter Modelle
- Laden und Anwenden von Modellen
TensorFlow und Keras
- Überblick über TensorFlow/Keras
- Einordnung neuronaler Netze
- Regression mit neuronalen Netzen
- Hauspreisprognose als Fallstudie
- Trainingsablauf mit TensorFlow/Keras
Einordnung für die Praxis
- Auswahl passender ML-Verfahren
- Datenqualität als Erfolgsfaktor
- Typische Fehler in ML-Projekten
- Übertragung auf eigene Anwendungsfälle
- Nächste Schritte nach dem Grundkurs
Zielgruppe
- Software-Entwicklerinnen und Software-Entwickler mit Python-Grundlagen und Interesse an Machine Learning
- Datenanalystinnen, Data-Analysten und Fachkräfte, die ML-Modelle mit Python nachvollziehen und anwenden möchten
- IT-Fachkräfte aus Entwicklung, Reporting oder Automatisierung, die datenbasierte Prognosen und Klassifikationen umsetzen sollen
- Projektverantwortliche mit technischem Hintergrund, die ML-Potenziale und Grenzen für Unternehmensanwendungen bewerten möchten
Das lernst du
- Fundiertes Verständnis zentraler ML-Arten, typischer Einsatzfelder und fachlicher Grenzen
- Sicherer Einstieg in datenbasierte Workflows mit Python, Pandas und NumPy
- Eigenständiges Trainieren einfacher ML-Modelle mit scikit-learn
- Bewertung von Modellergebnissen anhand grundlegender Metriken und Validierungsschritte
- Erste Umsetzung neuronaler Netze mit TensorFlow/Keras für Regressionsaufgaben
- Trainierte Modelle speichern, laden und für neue Daten anwenden
So arbeiten wir
- Fachliche Einführung mit nachvollziehbaren Unternehmensbeispielen
- Live-Demonstrationen der zentralen Python- und ML-Bibliotheken
- Gemeinsame Umsetzung von Fallstudien mit scikit-learn und TensorFlow/Keras
- Übungen zur Datenaufbereitung, Modellierung, Bewertung und Wiederverwendung trainierter Modelle
- Besprechung typischer Fehlerquellen und Entscheidungsfragen in ML-Projekten
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundlegende Python-Kenntnisse analog zu einem Python-Grundkurs
- Sicherer Umgang mit Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und einfachen Datenstrukturen
- Keine Vorkenntnisse in scikit-learn, TensorFlow/Keras, Pandas oder NumPy erforderlich
- Zur Auffrischung oder Vertiefung der Python-Basis eignet sich der Python Aufbaukurs
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag ordnet Machine Learning fachlich ein: Begriffe, Arten des maschinellen Lernens, typische Anwendungsfälle im Unternehmen und realistische Grenzen. Anschließend werden relevante Python-Grundlagen für ML-Projekte wiederholt und Daten mit Pandas sowie NumPy eingelesen, strukturiert und vorbereitet.
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.
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 Python Machine Learning Grundkurs (Für Python Entwickler)
Benötige ich Programmierkenntnisse für die Schulung?
Ja, grundlegende Python-Kenntnisse werden vorausgesetzt. Erfahrung mit SciPy, Pandas, NumPy, scikit-learn oder TensorFlow/Keras ist nicht erforderlich. Wenn die Python-Basis noch unsicher ist, empfiehlt sich vorher der Python Aufbaukurs.
Welche Python-Version wird in der Schulung eingesetzt?
In offenen Gruppen werden aktuelle Python-3-Versionen und die dazu passenden Versionen der Machine-Learning-Bibliotheken eingesetzt. In Inhouse- oder Firmen-Schulungen kann die eingesetzte Version vorab abgestimmt werden.
Ist der Grundkurs eher theoretisch oder programmierlastig?
Beides ist enthalten: Der Kurs erklärt zuerst die fachlichen Grundlagen, Einsatzbereiche und Grenzen von Machine Learning. Danach werden die Schritte in Python praktisch umgesetzt, unter anderem mit Pandas, NumPy, scikit-learn und TensorFlow/Keras.
Welche Machine-Learning-Bibliotheken werden behandelt?
Der Schwerpunkt liegt auf scikit-learn für klassische Machine-Learning-Verfahren sowie auf TensorFlow/Keras für den Einstieg in neuronale Netze. Pandas und NumPy werden für Datenimport, Datenstrukturen und Datenaufbereitung eingesetzt.
Was ist der Unterschied zu einem Deep-Learning-Kurs?
Dieser Grundkurs vermittelt den Einstieg in Machine Learning und führt auch TensorFlow/Keras ein. Für eine weiterführende Vertiefung in neuronale Netze, Visualisierung und Deep-Learning-Verfahren passt anschließend der Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung oder der PyTorch Grundkurs.
Eignet sich die Schulung auch für Azure-AI-Themen?
Die Schulung behandelt Machine Learning mit Python unabhängig von einer konkreten Cloud-Plattform. Wer anschließend Microsoft-Azure-AI-Dienste kennenlernen möchte, findet mit dem AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals einen passenden Einstieg.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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