Klassische KI-Modelle mit sklearn für Informatiker

Modulbeschreibung

!Klassische KI-Modelle mit sklearn: Einführung und Anwendung:
*Entwicklung von Klassifikations- und Regressionsmodellen mit sklearn für Informatiker
*Nutzung fortgeschrittener Metriken wie ROC-AUC, F1-Score und R2 zur Modellbewertung
*Hyperparameter-Tuning und Cross-Validation zur Performance-Optimierung
*Interpretation und Visualisierung von Modellen für praxisnahe Anwendungen

!SQL als Grundlage für datengetriebene KI-Modelle:
*Effiziente Datenbankabfragen für die Modellvorbereitung durchführen
*Verknüpfung und Analyse großer Datensätze mit Joins und Subqueries
*Optimierung von Datenbankstrukturen durch Normalisierung und Schemata wie Snowflake
*SQL als Werkzeug zur Datenexploration und Feature-Generierung nutzen

!Projektmanagement und Workflow für Informatiker:
*Einsatz von Git und agilen Methoden zur Organisation datenintensiver Projekte
*Planung und Umsetzung von KI-Projekten mit Fokus auf strukturierte Workflows
*Visualisierung und Präsentation von Ergebnissen in Dashboards und Berichten
*Kollaboratives Arbeiten durch strukturierte Aufgabenverteilung und Workflows

!Datenaufbereitung und Analyse als Basis für KI:
*Bereinigung und Transformation von Daten mit Python-Tools wie pandas
*Explorative Datenanalysen zur Identifikation relevanter Features
*Integration von Datenquellen wie APIs oder Web-Scraping in den Analyseprozess
*Statistische Grundlagen wie Regression und Mittelwertanalyse gezielt anwenden

!Was macht ein Data Scientist?
Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große Datenmengen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Zu den Aufgaben gehört die Entwicklung von Analysemethoden, das Identifizieren von Mustern und Trends, die Verarbeitung und Analyse von unstrukturierten Daten, die Implementierung von Automatisierungen und das Aufsetzen von Machine Learning Algorithmen und KI. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die im Training erworbenen Fähigkeiten in Analyse, Programmierung und Machine Learning sind dabei essenziell, um als Data Scientist erfolgreich zu sein.

!Arbeitsmethoden und Tools
Im Bereich der Data Science sind fortgeschrittene Methoden und Technologien essenziell, um Daten präzise zu analysieren und Modelle zu entwickeln. Maschinelles Lernen und neuronale Netze spielen dabei eine zentrale Rolle, insbesondere in Anwendungen wie Deep Learning, Clusteranalysen und Zeitreihenanalysen. Verfahren wie unsupervised learning und Predictive Data Analytics ermöglichen die Analyse großer Datenmengen und die Ableitung von Prognosen.

Programmiersprachen wie Python bieten mit Bibliotheken wie Pandas Python leistungsstarke Werkzeuge für die Datenverarbeitung und das Data Modelling. Spezielle Konzepte wie Decorators in Python, Python Module und Python Unit Tests unterstützen die Entwicklung modularer und sauberer Software. Clean Code und Test Driven Development tragen zur Qualitätssicherung und zur Effizienz bei, während Unit Testing und Git Branching die Zusammenarbeit und die Stabilität von Projekten fördern. Bash Scripts sind nützlich, um Workflows in der Datenverarbeitung zu automatisieren.

Statistische Methoden wie deskriptive Statistik, Varianzanalysen und Random Forests ergänzen die technischen Ansätze durch fundierte Datenanalysen. Ein umfassendes Verständnis dieser Methoden ist unerlässlich, um fundierte Auswertungen durchzuführen und Muster in komplexen Datensätzen zu erkennen.

Für Data Scientists sind logisches Denken und strukturierte Arbeitsweisen von großer Bedeutung. Ein Informatik Kurs oder eine IT Weiterbildung bietet die Möglichkeit, tiefer in die Methoden der Informatik einzutauchen. Ein Informatik Zertifikat dokumentiert das erworbene Wissen und die Fähigkeit, anspruchsvolle Datenanalysen und Modellierungen eigenständig durchzuführen.