DIGITAL BUSINESS ACADEMY

Data Preprocessing für ML Seminar


Data Preprocessing für ML Seminar

Data Preprocessing für ML Seminar

Dieser Kurs richtet sich an alle, die sich mit dem Thema Maschinelles Lernen beschäftigen und ihre Daten vor der Analyse optimal vorbereiten möchten. In der heutigen Zeit, in der Daten eine immer wichtigere Rolle spielen, ist es unerlässlich, sie richtig zu verarbeiten und zu bereinigen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie Ihre Daten für das Maschinelle Lernen vorbereiten, indem Sie sie säubern, transformieren und auswählen. Sie werden verstehen, warum eine gründliche Datenbereinigung wichtig ist und wie Sie damit Ihre ML-Modelle verbessern können.

Unser erfahrener Dozent wird Ihnen die wichtigsten Schritte des Data Preprocessings näherbringen und Ihnen praktische Tipps und Tricks zeigen. Sie werden auch verschiedene Tools und Techniken kennenlernen, die Ihnen helfen werden, Ihre Daten effizient zu verarbeiten.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen?

  • Sie möchten Ihre Daten für das Maschinelle Lernen optimal vorbereiten und aussagekräftige Ergebnisse erzielen.
  • Sie wollen verstehen, warum eine gründliche Datenbereinigung wichtig ist und wie Sie damit Ihre ML-Modelle verbessern können.
  • Sie möchten verschiedene Tools und Techniken kennenlernen, die Ihnen helfen werden, Ihre Daten effizient zu verarbeiten.
  • Sie suchen nach praktischen Tipps und Tricks von erfahrenen Experten.

Mit diesem Kurs sind Sie bestens gerüstet, um Ihre Daten für das Maschinelle Lernen fit zu machen und erfolgreich in der Analyse einzusetzen. Melden Sie sich jetzt an und profitieren Sie von wertvollem Wissen und praxisnahen Übungen!

Course outline
  • Datenbereinigungstechniken verstehen
  • Datenvisualisierung zur Vorverarbeitung
  • Datenbereinigung von fehlenden Werten
  • Datenbereinigung von Ausreißern
  • Datenstandardisierung und Normalisierung
  • Datenkodierung und -umwandlung
  • Feature Engineering für Machine Learning
  • Dimensionsreduktionstechniken
  • Textdatenbereinigung und Tokenisierung
  • Zeitreihendatenbereinigung
  • Datenvalidierung und -splitt
  • Datenpipeline-Bau für ML-Modelle
  • Fehlerbehebung und Debugging in der Datenbereinigung
  • Automatisierung von Datenbereinigungsprozessen
  • Best Practices und Fallstudien in der Datenbereinigung
Enroll Now