Teilnehmer, die diesen Kurs absolvieren, werden in der Lage sein, Techniken der Regression, des Clusterings, der Klassifizierung und des Feature Engineering auf reale Datensätze anzuwenden, Modelle anhand von Leistungskennzahlen zu bewerten und Ergebnisse zu visualisieren, um daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Anhand praktischer Fallstudien werden die Teilnehmer nicht nur die Algorithmen verstehen, sondern auch die Fähigkeit erwerben, Daten aufzubereiten, Modelle zu trainieren und Ergebnisse effektiv zu interpretieren.

Dieser Kurs zeichnet sich durch die Kombination praktischer Projekte mit einer schrittweisen Umsetzung in Python aus. Anstatt sich ausschließlich auf die Theorie zu konzentrieren, veranschaulicht er maschinelles Lernen anhand angewandter Fallstudien wie Gehaltsprognosen, Startkostenanalysen, Zeitreihenprognosen, Gesichtserkennung, Obstklassifizierung und Prognosen zu Kreditkartenausfällen. Die Teilnehmer profitieren von einem strukturierten Lernverlauf – beginnend mit grundlegenden Regressionsmodellen, über Clustering und Klassifizierung bis hin zur Modellierung finanzieller Kreditrisiken mit fortgeschrittenen Bewertungstechniken. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Machine-Learning-Workflows in Python sicher durchzuführen, vielfältige Datensätze zu analysieren und Vorhersagemodelle zur Lösung realer Probleme in Wirtschaft und Forschung anzuwenden. Diese einzigartige Ausrichtung auf projektorientiertes Lernen stellt sicher, dass die Teilnehmer sowohl technisches Fachwissen als auch Problemlösungskompetenzen entwickeln, die in den heutigen datengesteuerten Branchen hoch geschätzt werden.