Angewandtes Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist einer der Grundbausteine der Data Science. Seine Methoden werden aktiv in verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. in der Pharma-, Versicherungs-, Finanz-, Marketing- und Fertigungsindustrie (IoT-Daten). Allerdings scheitern die meisten Machine-Learning-Projekte. Das Ziel dieses Kurses ist es, dir beizubringen, wie man Maschinelles Lernen erfolgreich auf geschäftliche Probleme anwendet und dabei häufige Fallstricke vermeidet. Das Definieren und Lösen von Datenproblemen mit maschinellem Lernen bleibt eine grosse Herausforderung. In diesem Kurs erhältst du nicht nur eine vertiefte, praktische Erfahrung in der Lösung von Maschinelles Lernen Anwendungsfällen vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen, du wirst auch in der Lage sein, Maschinelles Lernen Anwendungsfälle und deren Anforderungen zu definieren, mit einem besonderen Fokus auf Qualitätstests solcher Algorithmen. Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein starkes Interesse an Data Science haben und Anfänger bis Fortgeschrittene mit Python-Programmierung sind.

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Programm Überblick

Du beginnst mit einer Einführung in die Verknüpfung von Business zu Daten und Daten zu Maschinelles Lernen, gefolgt von einem tiefen Einblick in Supervised und Unsupervised Machine Learning Algorithmen. Über 6 Wochen arbeitest du an verschiedenen Anwendungsfällen und sammelst Erfahrungen zu folgenden Themen:

1. Wie wandelt man ein Geschäftsproblem in ein Problem des maschinellen Lernens um?
2. Wie definiert man die Anforderungen für ein Machine-Learning-Projekt (einschliesslich Key-Performance-Indizes) mithilfe eines ML-Canvas?
3. Vertiefte, praktische Erfahrung in der Erstellung verschiedener Arten von Pipelines für maschinelles Lernen (überwacht vs. unüberwacht), einschliesslich Datentransformation, Feature-Engineering, Aufbau einer Datenpipeline, Abstimmung von Hyperparametern, Verlustfunktionen und Kreuzvalidierungen für verschiedene Regressions- und Klassifikationsaufgaben.
4. Praktische Erfahrung in der Identifizierung von Verzerrungen und Fairness von Maschinelles Lernen-Problemen und der Erklärbarkeit von Maschinelles Lernen-Modellen
5. Entwerfe und löse verschiedene Anwendungsfälle für maschinelles Lernen, z. B. vorausschauende Wartung, Abwanderungsvorhersage, Kundensegmentierung.

Programm:

  • ● Dieser Online-Kurs läuft über 6 Wochen, Montag und Mittwoch von 16:00 bis 19:00 Uhr.
  • ● Jede Woche enthält Vorlesungen und Übungsmodule, die so gestaltet sind, dass du so viel praktische Erfahrung wie möglich sammeln kannst.

Was du lernen wirst

Studiengebühr

CHF 1'800

Die nächste Frist für den Frühbucherrabatt läuft bis am 28. Feb 21

Reserviere deinen Platz im Voraus und erhalte CHF 300 Rabatt auf die Studiengebühr.

Bevorstehende Termine

Online Teilzeit-Programme

Stundenplan
Bewerbung bis
Start
Ende
Mo & Mi: 16:00 - 19:00
26. Mar 21
29. Mar 21
5. May 21

Bewerbungsprozess

Bewirb dich hier. Dieser Kurs ist für Anfänger und fortgeschrittene Python-Programmierer geeignet.

FAQs

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Lehrkräfte

Team Member

Dr. Nitin Kumar

COO
Als Data Scientist mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in Data Mining, Pattern Recognition und Pr...
Team Member

Badru Stanicki

Data Science Program Manager & Instructor
Mit einem Master in Physik stieg Badru während seiner Zeit am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfa...
Team Member

Dipanjan Sarkar

Instructor
Dipanjan (DJ) ist Data Science Lead bei Applied Materials und leitet dort zukunftsweisende Projekte ...
Team Member

Patrick Senti

Freelance Analytics Consultant
Patrick baut seit 1995 Analyselösungen und wendet dabei maschinelles Lernen an, Datentechnik, Date...

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Wir sind bestrebt, die Start-up-Szene und die Technologieindustrie der Schweiz zu fördern, indem wir die nächste Generation von Data Scientists, Full-Stack-Entwicklern und Big Data Engineers ausbilden.

Wir glauben, dass die neuesten Technologien für jeden zugänglich sein sollten. Wir schaffen Lernumgebungen, die inspirierend sind und Zweifel am Unmöglichen überwinden. Jeder hat die Fähigkeit, technische Kompetenzen zu erlangen, weshalb wir motivierte und talentierte Menschen in die Zukunft ihrer Träume führen wollen.

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