Machine Learning Fundamentals with Python Schulung

Haupt-Reiter

Course CodeKurs Code

mlfunpython

Duration Dauer

14 Stunden (usually 2 days including breaks)

Requirements Voraussetzungen

Knowledge of Python programming language. Basic familiarity with statistics and linear algebra is recommended.

Overview Übersicht

The aim of this course is to provide a basic proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the Python programming language and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results.

Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.

Course OutlineSchulungsübersicht

Introduction to Applied Machine Learning

  • Statistical learning vs. Machine learning
  • Iteration and evaluation
  • Bias-Variance trade-off

Machine Learning with Python

  • Choice of libraries
  • Add-on tools

Regression

  • Linear regression
  • Generalizations and Nonlinearity
  • Exercises

Classification

  • Bayesian refresher
  • Naive Bayes
  • Logistic regression
  • K-Nearest neighbors
  • Exercises

Cross-validation and Resampling

  • Cross-validation approaches
  • Bootstrap
  • Exercises

Unsupervised Learning

  • K-means clustering
  • Examples
  • Challenges of unsupervised learning and beyond K-means

Bookings, Prices and EnquiriesBuchungen, Preise und Anfragen

Privater Klassenraum
 
Privater Klassenraum
Die Teilnehmer sind aus einem Unternehmen. Externe Teilnehmer sind nicht erlaubt. Der Kurs ist speziell auf eine Gruppe zugeschnitten, Die Themen werden genau auf die Bedürfnisse der Teilnehmer abgestimmt.
Privater Fernkurs
Von 1490EUR
Privater Fernkurs
Der Anleiter und die Teilnehmer befinden sich an unterschiedlichen Orten und kommunizieren über das Internet miteinander. More Information

Je mehr Teilnehmer, desto höher die Ersparnis pro Teilnehmer. Die Tabelle reflektiert den Preis pro Teilnehmer und dient zur Veranschaulichung. Die tatsächlichen Preise können jedoch abweichen.

Number of Delegates Privater Fernkurs
1 1490EUR
2 950EUR
3 770EUR
4 680EUR
Öffentlicher Klassenraum
Von 1990EUR
(202)
Öffentlicher Klassenraum
Teilnehmer aus verschiedenen Organisationen. Die Themen können hier nicht angepasst werden.

Je mehr Teilnehmer, desto höher die Ersparnis pro Teilnehmer. Die Tabelle reflektiert den Preis pro Teilnehmer und dient zur Veranschaulichung. Die tatsächlichen Preise können jedoch abweichen.

Number of Delegates Öffentlicher Klassenraum
1 1990EUR
2 1225EUR
3 970EUR
4 843EUR
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Kombinierte Kurse


Kommende Kurse

OrtSchulungsdatumKurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
BaselMo, 2017-11-06 09:301490EUR / 1990EUR
ZürichMo, 2017-11-06 09:301490EUR / 1990EUR
BernDi, 2017-11-07 09:301490EUR / 1990EUR

Spezialangebote

Course Ort Schulungsdatum Kurspreis (Fernkurs / Schulungsraum)
MongoDB für Entwickler Zürich Mo, 2017-11-06 09:30 1782EUR / 2282EUR
Statistik Level 1 Bern Mi, 2017-11-15 09:30 1881EUR / 2381EUR
Training Neural Network in R Zürich Di, 2017-11-21 09:30 1872EUR / 2372EUR
Semantic Web Überblick Zürich Mi, 2017-11-29 09:30 972EUR / 1322EUR
Drools Rules Administration Bern Mi, 2018-02-28 09:30 2961EUR / 3611EUR

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