Machine Learning mit Python – Teil 1: Grundlagen

Machine Learning ist eine der wichtigsten Technologien zur Datenverarbeitung und in vielen Branchen nicht wegzudenken. In diesem ersten Kurs der Serie „Machine Learning mit Python“ vermittelt Ihnen der Online-Dozent Ilyas Tachakor Schritt für Schritt die wichtigsten Grundlagen.

Der Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in zentrale Begriffe und Ansätze wie Regression, Klassifikation, überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Sie lernen, wie Sie mit Python ML-Modelle entwickeln und je nach Anwendungsfall das richtige Modell auswählen. Mit Übungsaufgaben und einem Praxisprojekt können Sie das Gelernte direkt anwenden.

Dieser Kurs bildet den idealen Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens und legt den Grundstein für die weiteren Kurse der Serie „Machine Learning mit Python“:

• Machine Learning mit Python – Teil 1: Grundlagen
• Machine Learning mit Python – Teil 2: Regression (erscheint in Kürze)
• Machine Learning mit Python – Teil 3: Klassifikation (erscheint in Kürze)
• Machine Learning mit Python – Teil 4: Data Pipelines, Feature Engineering und K-Means Clustering (erscheint in Kürze)

Länge: 02:34 Stunden

Alle Video-Lektionen im Überblick:

• Vorstellung und Infos zum Kurs
  • Herzlich willkommen zu diesem Kurs
• Einführung
  • Kapitelüberblick
  • Grundbegriffe
  • Ordnerstruktur und Einführung in Google Colab
  • Quiz: Einführung
• Erste Schritte mit Python
  • Kapitelüberblick
  • Variablen und bedingte Anweisungen
  • Praxisaufgabe 1 - Vorlage
  • Praxisaufgabe 1 - Lösung
  • Datentypen und Schleifen
  • Praxisaufgabe 2 - Vorlage
  • Praxisaufgabe 2 - Lösung
  • Funktionen
  • Praxisaufgabe 3 - Vorlage
  • Praxisaufgabe 3 - Lösung
  • Funktionen mit Rückgabewert und Bibliotheken
  • Weitere Bibliotheken (Pandas/Seaborn)
  • Praxisaufgabe 4 - Vorlage
  • Praxisaufgabe 4 - Lösung
  • Quiz: Erste Schritte mit Python
• Trainiere deine ersten KI-Modelle
  • Kapitelüberblick
  • Lineare Regression
  • Lineare Regression in Python
  • Entscheidungsbäume
  • Entscheidungsbaum in Python
  • (Optional) Mathematische Vertiefung – Methode der kleinsten Quadrate
  • (Optional) Mathematische Vertiefung – Gini-Unreinheit
  • Quiz: Trainiere deine ersten KI-Modelle
• Projekt – Kundenkaufverhalten und Unternehmensgewinne vorhersagen
  • Kapitelüberblick
  • Projektvorlage in Python
  • Projektlösung in Python
• Abschluss
  • Fazit und Kursabschluss

Über den Trainer:

Ilyas Tachakor entdeckte bereits während seines Informatikstudiums seine Leidenschaft für Data Science. Bevor er sich als Online-Dozent selbstständig machte, entwickelte er bei einem führenden deutschen EdTech-Startup innovative Lerninhalte im Bereich Informatik. Diese Erfahrung verschaffte ihm ein umfassendes Verständnis für die Bedürfnisse von Lernenden. Heute verbindet er dieses Wissen mit seiner Fachkompetenz, um in seinen praxisorientierten Videokursen ein nachhaltiges Lernerlebnis zu schaffen und Menschen für moderne Technologien zu begeistern.

So lernen Sie mit diesem Videokurs:

In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:

• Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten
• Wissensquiz zur Lernkontrolle
• Lernhistorie und Lernfortschritt
• Lesezeichen und Notizen
• Volltextsuche in den Videos
• Frage-den-Experten-Modul
• Übungsmaterial zum Mitmachen
• Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte
  
  

Technische Voraussetzungen:

Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.