Die Weiterbildung „Datenverarbeitung für maschinelles Lernen“ richtet sich an Personen, die ihre Kenntnisse in der Verarbeitung von Daten für maschinelles Lernen erweitern möchten. Ziel der Maßnahme ist es, die Teilnehmenden mit den wichtigsten Techniken der Datenvorbereitung für maschinelles Lernen vertraut zu machen.

Modul 1: Grundlagen der Datenverarbeitung für maschinelles Lernen

• Datenbereinigung und -vorverarbeitung für ML-Modelle

• Umgang mit fehlenden Daten und Ausreißern

• Feature Engineering für maschinelles Lernen

Modul 2: Verarbeitung von Daten für ML-Modelle

• Normalisierung und Transformation von Daten

• Techniken zur Verarbeitung von Zeit- und Textdaten

• Verwendung von Tools und Frameworks für maschinelles Lernen

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Daten für maschinelles Lernen effizient zu verarbeiten und Modelle zu trainieren, die genaue Vorhersagen treffen.