Kursdetail

Machine Learning Aufbaukurs

Von ersten Modellen zu professionellen ML-Workflows
Vertiefe dein Machine-Learning-Wissen und lerne, Modelle nicht nur zu trainieren, sondern professionell zu strukturieren, zu bewerten, zu optimieren und in anwendungsnahe Workflows zu überführen. Der Kurs verbindet fortgeschrittene Modellierung mit sauberem Engineering, reproduzierbaren Pipelines und ersten Deployment-Konzepten.
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AI & Machine Learning
Fortgeschritten
Online · Inhouse

Kursüberblick

Machine Learning vertiefen – professionell, reproduzier­bar und anwendungs­nah

Dieser Kurs führt dich von grundlegenden Machine-Learning-Modellen zu robusteren, besser strukturierten und praxisnäheren ML-Workflows. Du lernst, Daten professionell vorzubereiten, Modelle systematisch zu vergleichen, typische Modellprobleme zu erkennen und Ergebnisse nachvollziehbar in Anwendungen zu überführen.

Dauer

5 Tage, optional erweiterbar auf 8 Tage mit zusätzlicher Vertiefung, Deployment und MLOps-Grundlagen.

Format

Online- oder Inhouse-Format mit Theorie, praktischen Übungen, Coding-Labs und Abschlussprojekt.

Vorkenntnisse

Solide Grundlagen in Python, pandas, NumPy und scikit-learn sowie erste Erfahrung mit Regression, Klassifikation und Clustering.

Tools

Python 3.9+, scikit-learn, pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, Imbalanced-Learn, Joblib, Git und optional Flask oder FastAPI.

Geeignet für

  • Fachkräfte und Teams mit ersten Machine-Learning-Erfahrungen
  • Data Analysts, Entwickler und technische Rollen, die ML-Modelle professioneller aufbauen möchten
  • Personen, die von Notebook-Prototypen zu reproduzierbaren ML-Workflows wechseln wollen
  • Teams, die Modellbewertung, Feature Engineering, Pipelines und erste Deployment-Schritte strukturierter anwenden möchten

Das lernst du

  • Fortgeschrittene ML-Modelle wie Random Forests, Gradient Boosting, SVMs und XGBoost einordnen und anwenden
  • Daten mit professionellen Preprocessing-Workflows und scikit-learn-Pipelines vorbereiten
  • Modelle systematisch vergleichen, validieren und mit Hyperparameter-Tuning optimieren
  • typische Praxisprobleme wie Overfitting, Data Leakage und unausgewogene Klassen erkennen
  • Modellinterpretation, Feature Importance und aussagekräftige Evaluationsmetriken nutzen
  • ML-Modelle speichern, in einfache APIs überführen und erste Deployment-Konzepte verstehen

Kursaufbau

Fünf Tage.
Vom ML-Prototyp zur anwendungs­nahen Lösung.

Der Kurs baut auf grundlegenden Machine-Learning-Kenntnissen auf und zeigt, wie aus ersten Modellen professionelle Workflows entstehen. Jedes Thema wird mit praktischen Übungen verbunden und am Ende in einem realitätsnahen Abschlussprojekt zusammengeführt.

01

Robuste ML-Workflows

Professionelle Projektstrukturen aufbauen, komplexere Daten vorbereiten und Preprocessing mit ColumnTransformer, Skalierung, Encoding und Pipelines reproduzierbar machen.

02

Modelle & Hyperparameter-Tuning

Fortgeschrittene Modelle wie Random Forests, SVMs, Gradient Boosting und XGBoost vergleichen, mit Cross-Validation bewerten und systematisch optimieren.

03

Evaluation & reale Datenprobleme

Modelle mit Precision, Recall, F1 und ROC-AUC bewerten, Imbalanced Data behandeln und Ergebnisse mit Feature Importance und visuellen Diagnosen interpretieren.

04

ML Engineering & Abschlussprojekt

Modelle speichern, einfache Prediction APIs mit Flask oder FastAPI vorbereiten und einen anwendungsnahen End-to-End-ML-Workflow im Abschlussprojekt umsetzen.
Die vollständige 5-Tage-Struktur kann bei Bedarf auf 8 Tage erweitert werden, z. B. mit Feature Engineering Mastery, Deep-Learning-Einstieg, Deployment-Lab und MLOps-Grundlagen.

Praxis & Outcome

Modelle profession­alisieren statt nur Vorhersagen erzeugen

Der Kurs endet mit einem Abschlussprojekt, in dem du einen vollständigen Machine-Learning-Workflow umsetzt – von Datenexploration und Feature Engineering über Modelltraining und Tuning bis zur Bewertung, Interpretation und optionalen Bereitstellung als einfache Anwendung.

Mögliche Projektpfade

Customer-Churn-Modell mit Preprocessing-Pipeline und Modellvergleich

Fraud-Detection-Modell mit Imbalanced-Data-Strategien

Loan-Eligibility-Predictor mit Feature Engineering und Modellinterpretation

Prediction API mit gespeichertem Modell und JSON-Endpunkt

Nach dem Kurs kannst du

  • ML-Projekte sauberer strukturieren und reproduzierbare Workflows aufbauen
  • Preprocessing, Feature Engineering und Modelltraining in Pipelines verbinden
  • fortgeschrittene Algorithmen vergleichen, optimieren und passend auswählen
  • Modellprobleme wie Overfitting, Data Leakage oder Klassenungleichgewicht erkennen
  • Ergebnisse mit passenden Metriken, Visualisierungen und Interpretationen begründen
  • trainierte Modelle speichern und erste anwendungsnahe Schnittstellen vorbereiten

Ziel ist nicht nur ein besseres Modell, sondern die Fähigkeit, Machine-Learning-Lösungen strukturiert, nachvollziehbar und anwendungsnah aufzubauen.

Enthalten

Materialien für deinen Lernprozess

PDF-Kurshandbuch

Übungsnotebooks und Code-Beispiele

Beispieldatensätze für reale ML-Szenarien

Vorlagen für ML-Projektstruktur und Pipelines

Vorlage für das Abschlussprojekt inkl. Feedback

Abschlusszertifikat

Nächster Schritt

Bereit, Machine Learning professioneller umzusetzen?

Ob als Vertiefung nach den Grundlagen, für datenbasierte Projekte im Team oder als Einstieg in produktionsnähere ML-Workflows – wir helfen dir, den passenden Kursstart und das richtige Format zu finden.

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