Data Science und Machine Learning in Python (ONLINE)
Referent: Andreas Wygrabek

Zielgruppe: Promovierende und Postdocs

Anmeldeschluss: 01.09.2021

Softwarevoraussetzung: Bitte bringen Sie zu der Veranstaltung einen Laptop mit und installieren Sie Python (Anaconda-Distribution) in aktueller Version (die Entwick-lungsumgebungen ‘Jupyter Notebooks’ und ‘Spyder’ sollten eingerichtet sein; Python sollte in den Umgebungsvariablen eingetragen sein – dies lässt sich schon bei der Installation durchführen).

Kurzbeschreibung:
In diesem Training gewinnen die Teilnehmer einen Überblick über das Themenfeld Machine Learning und lernen die dort eingesetzten Verfahren mit der Programmiersprache Python für eigene Fragestellungen anzuwenden. Die zentralen Themenfelder des Trainings bilden Klassifikations- und Regressionsverfahren und die jeweilige Modellerstellung und Modellevaluation.
Jedes der besprochenen Verfahren wird in dem Training zunächst theoretisch eingeleitet, anschließend in Python umgesetzt und schließlich in einer kleinen Übung durch die Teilnehmer ausprobiert. Inhaltliche Fragestellungen, die aufgrund von anschaulichen Beispieldatensätzen formuliert werden, dienen dem Kurs als roter Faden durch die Verfahren.
Neben den Algorithmen selbst versucht das Training insbesondere einen Eindruck von Machine Learning Prozessen zu vermitteln. D.h., es wird aufgezeigt, welche Schritte notwendig sind, um einen Machine Learning Task zu lösen und wie diese konkret umgesetzt werden. Somit wird nicht nur der Algorithmus / die Methode zum Diskussionsgegenstand, sondern auch weiterführende Aspekte wie Datenvorverarbeitung, Modelvoraussetzungen und die Interpretation der Ergebnisse.

Inhalte:
- Übersicht über das Themenfeld Machine Learning gewinnen
- Einführung in die methodischen Grundlagen des Machine Learning
- Einführung in grundlegenden Techniken des Machine Learning mit Python
- Modellerstellung und Modellevaluation mit Python

Zur Person:
Andreas Wygrabek ist freiberuflicher Data-Science Consultant und erfahrener Trainer im Bereich der Programmierung und der statistischen Datenanalyse. Sein Karrierehintergrund umfasst eine langjährige Tätigkeit in einem der führenden deutschsprachigen Data-Science Beratungsunternehmen. Durch seine Tätigkeit bei der Fraunhofer-Gesellschaft am Standort Kassel verfügt er außerdem über eine Nähe zum akademischen Feld.
Veranstaltungstermine: Derzeit sind keine Termine für diesen Termin eingetragen. Weitere Informationen zu voraussichtlichen Veranstaltungsterminen oder Voranmeldungen entnehmen Sie bitte der Veranstaltungsbeschreibung auf der linken Seite.