Lernen Sie, Daten für KI-Systeme vorzubereiten
Rohdaten sind nur der Anfang. Was KI-Modelle wirklich brauchen, sind saubere, strukturierte und relevante Informationen.
Unser Programm zeigt Ihnen die Techniken, die Fachleute verwenden, um Datensätze aufzubereiten – von der Bereinigung über die Transformation bis zur Validierung.
Sie lernen, wie man mit fehlenden Werten umgeht, Ausreißer identifiziert, Merkmale erstellt und Daten so formatiert, dass maschinelles Lernen tatsächlich funktioniert.
Drei Kurse, die aufeinander aufbauen
Jeder Kurs behandelt eine spezifische Phase der Datenaufbereitung. Sie beginnen mit den Grundlagen und arbeiten sich zu fortgeschrittenen Techniken vor, die in professionellen ML-Projekten verwendet werden.
Grundlagen der Datenbereinigung
Lernen Sie, wie man fehlerhafte Einträge findet, doppelte Datensätze entfernt und mit fehlenden Werten umgeht. Sie arbeiten mit echten chaotischen Daten aus verschiedenen Quellen.
Feature Engineering Techniken
Erfahren Sie, wie man aus vorhandenen Daten neue Merkmale erstellt, die Modelle verbessern. Skalierung, Normalisierung, Kodierung und die Erstellung aussagekräftiger Variablen.
Pipeline-Automatisierung
Erstellen Sie wiederverwendbare Datenaufbereitungs-Pipelines, die Ihre Arbeit reproduzierbar und skalierbar machen. Von manuellen Scripts zu automatisierten Workflows.