Machine Learning und künstliche Intelligenz: Methoden der Datenverarbeitung und -visualisierung

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz: Datenverarbeitungs- und Visualisierungsmethoden
Die Teilnehmer werden eine solide Grundlage im Bereich des maschinellen Lernens schaffen, indem sie grundlegende datenwissenschaftliche Techniken zur Verarbeitung und Visualisierung strukturierter und unstrukturierter Daten erlernen. Dieser Kurs konzentriert sich auf die Datenaufbereitung, -transformation und -visualisierung und stellt so qualitativ hochwertige Eingaben für maschinelle Lernmodelle sicher. Die Lernenden werden auch die Prinzipien der Datenverarbeitung erforschen, um skalierbare Daten-Workflows zu entwickeln, die sich nahtlos in KI-gesteuerte Anwendungen integrieren lassen.

• !Einführung in die Konzepte der Datenwissenschaft
• Verstehen Sie die Grundprinzipien der Datenwissenschaft, einschließlich Datenaufbereitung und statistischer Analyse.
• Lernen Sie Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) kennen, um Trends und Muster aufzudecken.
• Erwerben Sie Kenntnisse in Python für die Datenwissenschaft unter Verwendung von Bibliotheken wie NumPy, pandas und Matplotlib.
• !Datenbereinigung und -vorverarbeitung
• Implementieren Sie Techniken zur Datennormalisierung, -transformation und Merkmalskalierung.
• Behandeln Sie fehlende Werte und erkennen Sie Ausreißer mithilfe fortschrittlicher Vorverarbeitungsmethoden.
• Wenden Sie Strategien zur Merkmalstechnik an, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.
• !Techniken zur Datenvisualisierung
• Erstellen Sie aufschlussreiche Diagramme und Grafiken mit Matplotlib und Seaborn.
• Nutzen Sie interaktive Visualisierungstools für eine bessere Dateninterpretation.
• Wenden Sie Visualisierungsmethoden an, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen.
• !Aufbau von Datenpipelines
• Entwerfen Sie effiziente Arbeitsabläufe für die Aufnahme, Verarbeitung und Umwandlung von Rohdaten.
• Integrieren Sie ETL-Techniken (Extract, Transform, Load) in maschinelle Lernabläufe.
• Automatisieren Sie Datenverarbeitungspipelines mit Python und cloudbasierten Lösungen.
• !Explorative Datenanalyse (EDA) für maschinelles Lernen
• Verwenden Sie deskriptive Statistiken, um wichtige Datensatzmerkmale zusammenzufassen.
• Identifizieren Sie Datenkorrelationen und -abhängigkeiten für die Auswahl von Modellmerkmalen.
• Arbeiten Sie mit realen Datensätzen, um Datenverarbeitungs- und Visualisierungstechniken anzuwenden.
• !Künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung
• Verstehen Sie die Rolle der KI bei der Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
• Erkunden Sie KI-gesteuerte Datenvisualisierungsmethoden für eine verbesserte Entscheidungsfindung.
• Erfahren Sie mehr über reale Anwendungen von KI-gestützter Datenverarbeitung.