PCA und t-SNE Grundkurs: ML Algorithmen im Griff
Von Varianz bis Nachbarschaft: PCA und t-SNE gezielt einsetzen und Visualisierungen sauber deuten
Die wichtigsten Themen
PCA sauber skalieren und deuten
Komponenten fundiert auswählen
Loadings belastbar interpretieren
t-SNE Parameter gezielt steuern
Nachbarschaftstreue prüfen
Leakage in Pipelines vermeiden
Überblick In diesem Seminar vertiefst du Dimensionalitätsreduktion mit PCA und t-SNE so, dass Ergebnisse nicht bei attraktiven Scatterplots enden, sondern fachlich belastbar bleiben. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche...
In diesem Seminar vertiefst du Dimensionalitätsreduktion mit PCA und t-SNE so, dass Ergebnisse nicht bei attraktiven Scatterplots enden, sondern fachlich belastbar bleiben. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Struktur ein Verfahren tatsächlich sichtbar macht: PCA ordnet lineare Varianz, unterstützt Feature-Interpretation über Loadings und hilft bei Kompression oder Rauschreduktion. t-SNE dagegen legt Gewicht auf lokale Nachbarschaften und eignet sich besonders für explorative Visualisierung hochdimensionaler Daten.
Du arbeitest mit typischen Stellschrauben wie Skalierung, Komponentenwahl, Perplexity, Learning Rate und Random Seed und lernst, deren Auswirkungen systematisch zu prüfen. Der Kurs zeigt außerdem, wo Fehlinterpretationen entstehen: etwa durch Data Leakage, überdehnte Cluster-Aussagen, falsch gelesene globale Abstände oder instabile Layouts. Wer bereits Machine-Learning-Grundlagen mitbringt, kann das Wissen aus dem Python Machine Learning Grundkurs gezielt auf Visualisierung, Modellvorstufen und explorative Datenanalyse übertragen.
Die Themen Curse of Dimensionality · Distanzprobleme in hohen Dimensionen · Visualisierung hochdimensionaler Daten · Kompression und Rauschreduktion · Datenstruktur und Nachbarschaften · Zentrieren und Skalieren...
Grundlagen der Dimensionalitätsreduktion
- Curse of Dimensionality
- Distanzprobleme in hohen Dimensionen
- Visualisierung hochdimensionaler Daten
- Kompression und Rauschreduktion
- Datenstruktur und Nachbarschaften
PCA korrekt einsetzen
- Zentrieren und Skalieren
- Kovarianz und Eigenvektoren
- Erklärte Varianz
- Scree-Plot zur Komponentenwahl
- Loadings und Feature-Interpretation
- Leakage durch falsche Vorverarbeitung
t-SNE verstehen und steuern
- Perplexity als Nachbarschaftsparameter
- Learning Rate und Iterationen
- Random Seed und Stabilität
- Lokale statt globale Struktur
- Overplotting in Scatterplots
- Reproduzierbare Visualisierungsläufe
PCA und t-SNE vergleichen
- Lineare Projektion mit PCA
- Nichtlineare Einbettung mit t-SNE
- StandardScaler und PCA-Prestep
- Trustworthiness als Qualitätscheck
- Nachbarschaftstreue im Vergleich
- Verfahrenswahl nach Fragestellung
Workflow für reale Datensätze
- Train/Test-Trennung in Pipelines
- Cross-Validation ohne Leakage
- Klassen, Cluster und Ausreißer
- Plot-Design gegen Fehlinterpretation
- Dokumentation von Visualisierungen
- Checkliste für belastbare Aussagen
Wer hier richtig ist
- Data Analysts und BI-Professionals, die hochdimensionale Daten für Exploration, Reporting oder Qualitätsanalysen visualisieren
- Data Scientists und Machine-Learning-Engineers, die PCA oder t-SNE in Modellvorstufen, Feature-Analyse und Pipelines einsetzen
- Fachkräfte aus Forschung, Produktanalyse und Data-Mining-Projekten, die Muster, Ausreißer und Gruppen nachvollziehbar erklären müssen
- Absolventinnen und Absolventen aus Data-Science- und KI-Datenanalyse-Schulungen, die Visualisierung und Interpretation vertiefen möchten
Das lernst du
- Fundierte Auswahl zwischen PCA und t-SNE passend zur analytischen Fragestellung
- Sicherer Einsatz von Skalierung, Komponentenwahl und Loading-Interpretation bei PCA
- Nachvollziehbare Konfiguration von t-SNE mit Perplexity, Learning Rate und Random Seed
- Qualitätsprüfung von Visualisierungen über Stabilität, Trustworthiness und Nachbarschaftstreue
- Saubere Dokumentation von Plot-Aussagen ohne überdehnte Cluster- oder Distanzinterpretation
So arbeiten wir
- Fachliche Kurzinputs mit Herleitungen zu PCA, t-SNE und Dimensionalitätsreduktion
- Geführte Übungen an realistischen Datensätzen mit Vergleich mehrerer Läufe
- Parameter-Experimente zu Skalierung, Perplexity, Learning Rate und Random Seed
- Visualisierungs-Reviews mit Checklisten für Interpretation, Stabilität und Nachbarschaftstreue
- Diskussion typischer Fehlerbilder aus Explorations-, Reporting- und ML-Pipeline-Szenarien
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Statistik, insbesondere Mittelwert, Varianz, Korrelation und Diagramminterpretation
- Erste Erfahrung mit Datenanalyse in Python oder R ist hilfreich
- Basiswissen zu Machine Learning, etwa aus dem Machine Learning mit Mathematik Grundkurs, erleichtert den Einstieg
- Sicherer Umgang mit Tabellen, Datensätzen und einfachen Visualisierungen
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag beginnt mit den zentralen Problemen hochdimensionaler Daten: Curse of Dimensionality, Distanzverhalten, Nachbarschaften und typische Ziele der Reduktion wie Visualisierung, Rauschreduktion und Kompression. Anschließend steht PCA im Mittelpunkt. Behandelt werden Skalierung, Zentrierung, Kovarianz, Eigenvektoren, erklärte Varianz, Scree-Plot, Komponentenwahl und Loading-Interpretation. Praxisübungen zeigen, wie falsche Vorverarbeitung und Data Leakage entstehen und wie sich PCA-Ergebnisse sauber prüfen lassen.
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
9:00-16:00 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
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- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu PCA und t-SNE Grundkurs: ML Algorithmen im Griff
Was ist der Unterschied zwischen PCA und t-SNE?
PCA ist ein lineares Verfahren und ordnet Daten nach erklärter Varianz. Dadurch lassen sich Komponenten, Loadings und Feature-Beiträge nachvollziehbar interpretieren. t-SNE ist eine nichtlineare Einbettung für Visualisierungen und betont lokale Nachbarschaften. Im Seminar lernst du, welche Fragen jedes Verfahren sinnvoll beantwortet und wo Fehlinterpretationen beginnen.
Ist t-SNE ein Clustering-Verfahren?
Nein. t-SNE erzeugt eine niedrigdimensionale Darstellung, die lokale Nachbarschaften sichtbar macht. Sichtbare Gruppen im Plot sind Hinweise für weitere Analysen, aber kein Beweis für Cluster. Für Clustering-Fragen passt ergänzend eine Vertiefung wie der Unsupervised Learning Grundkurs.
Brauche ich Programmierkenntnisse für die Schulung?
Grundlagen in Python oder R helfen, sind aber nicht zwingend erforderlich. Die Übungen werden geführt und die Konzepte stehen im Vordergrund. Wichtig sind Grundkenntnisse in Statistik und der sichere Umgang mit Tabellen, Diagrammen und Datensätzen.
Warum sehen t-SNE-Plots bei jedem Lauf anders aus?
t-SNE arbeitet mit stochastischer Optimierung. Ohne festen Random Seed, dokumentierte Parameter und Stabilitätschecks können Layouts variieren. Du lernst im Seminar, mehrere Läufe systematisch zu vergleichen und Ergebnisse so zu dokumentieren, dass Interpretationen überprüfbar bleiben.
Wann ist PCA besser geeignet als t-SNE?
PCA ist oft die bessere Wahl, wenn du Varianz erklären, Features über Loadings interpretieren oder eine robuste lineare Kompression vorbereiten möchtest. t-SNE eignet sich stärker für explorative Visualisierung lokaler Strukturen, sollte aber nicht zur Interpretation globaler Distanzen verwendet werden.
Welche Rolle spielt Skalierung bei PCA und t-SNE?
Skalierung beeinflusst beide Verfahren deutlich, weil Merkmale mit großen Wertebereichen sonst die Projektion dominieren. Im Seminar arbeitest du mit typischen Vorverarbeitungsschritten wie Standardisierung und prüfst, wie sich falsche Skalierung oder Data Leakage auf Visualisierungen und Aussagen auswirken.
Werden Geräte und Software bereitgestellt?
Ja. Geräte, VMs und Software werden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern bei Bedarf zur Verfügung gestellt. Eigene Notebooks oder Lizenzen müssen nicht mitgebracht werden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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