Dieser praxisorientierte Kurs versetzt die Teilnehmer in die Lage, lineare Regressionstechniken in Python durch einen strukturierten, projektgesteuerten Ansatz für das überwachte Maschinelle Lernen anzuwenden und zu bewerten. Der Kurs richtet sich an Anfänger und angehende Datenexperten und führt durch jeden Schritt der Regressionsmodellierungs-Pipeline - vom Verständnis des Anwendungsfalls und dem Import wichtiger Bibliotheken bis hin zur Analyse der Beziehungen zwischen Variablen und der Vorhersage von Ergebnissen. In Modul 1 werden die Teilnehmer die grundlegenden Elemente eines Projekts für Maschinelles Lernen identifizieren, beschreiben und vorbereiten. Durch univariate und grafische Analysen erkennen sie Verteilungsmuster, Ausreißer und Datencharakteristika, die für die Eignung des Modells entscheidend sind. In Modul 2 analysieren die Lernenden die Beziehungen zwischen den Variablen, konstruieren ein Regressionsmodell und bewerten dessen Vorhersageleistung mithilfe von Standardmetriken und Visualisierungen. Am Ende des Kurses werden die Lernenden die Modellergebnisse sicher interpretieren und anhand der tatsächlichen Ergebnisse validieren können - damit verfügen sie über die grundlegenden Fähigkeiten, um lineare Regressionsmodelle mit Python zu erstellen und zu bewerten. Dieser Kurs verbindet praktische Demonstrationen, klare konzeptionelle Erklärungen und strukturierte Bewertungen - einschließlich Übungen und benoteter Quizfragen, die sich an der Bloom'schen Taxonomie orientieren -, um ein tiefgehendes, ergebnisorientiertes Lernen zu fördern.