Daten

80% der Entwicklungszeit fließt in die Datenaufbereitung – lediglich 20% in die Auswahl und Anwendung von Machine Learning Verfahren.

Kenntnisse zur Datenaufbereitung, -transformation und Optimierung von Daten sind von großer Bedeutung für den Einsatz von Machine Learning Verfahren. Meist bringt eine Optimierung der Daten eine wesentlich größere Leistungssteigerung mit sich, als eine Optimierung der Machine Learning Verfahren. Es lohnt sich also Zeit in den Umgang mit Daten zu investieren und Kenntnisse zu erlangen. Das Potenzial ist enorm.

In diesem Online Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

* entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
* den Ort frei wählen
* und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online Meeting statt in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte 

Teil 1: Aufbereitung

* Überblick verschaffen
* Umgang mit fehlenden Daten
* Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

* Numerische Daten transformieren
* Kategorische Daten transformieren
* Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

* Baseline definieren
* Parameter optimieren
* Merkmale optimieren