Big Data und Machine Learning

Im ersten Block beginnen wir mit einer umfangreichen Einführung in die Programmiersprache Python, welche besonders relevant ist in den Bereichen der Datenanalyse und des maschinellen Lernens. Der Fokus im ersten Block liegt auf der Erschließung der Sprachgrundlagen und Datentypen. Wir lernen, wie Python in der Praxis angewendet wird und lernen Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib kennen. Die erworbenen Kenntnisse werden praktisch angewendet, indem wir Daten einlesen, verarbeiten und eine umfassende explorative Datenanalyse (EDA) durchführen.

Im zweiten Block widmen wir uns dem Bereich des maschinellen Lernens und wenden unsere Python-Kenntnisse praktisch an. Wir lernen verschiedene Modelle des maschinellen Lernens kennen, betrachten deren theoretische Grundlagen und setzen sie praktisch um. Dies umfasst die Implementierung und das Training der Modelle sowie die Erstellung und Evaluation von Vorhersagen. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis für die Funktionsweisen und Anwendungen des maschinellen Lernens zu entwickeln.