Machine Learning mit Python Grundkurs (Für Python Einsteiger)
Von Python-Basics bis scikit-learn: Daten auswerten, visualisieren und erste ML-Modelle trainieren
- Python-Setup mit Anaconda und Jupyter
- Python-Basics für Datenverarbeitung
- Statistik und Wahrscheinlichkeiten für ML
- 5 Tage
- Grundlagen
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Python-Setup mit Anaconda und Jupyter
- Python-Basics für Datenverarbeitung
- Statistik und Wahrscheinlichkeiten für ML
- Datenanalyse mit Pandas und Numpy
- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- ML-Modelle mit scikit-learn evaluieren
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Ingenieurinnen und Ingenieure mit Bedarf an Datenanalyse und Modellierung
- Analystinnen und Analysten aus Fachbereichen mit technischen Daten
- Entwicklerinnen und Entwickler mit Einstieg in Machine Learning
- Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger in Data Science
Das bringst du mit
- Grundverständnis von Mathematik auf Schulniveau
- Keine oder geringe Python-Kenntnisse erforderlich
Dein Lernweg
Tag 1: Python-Umgebung und Grundlagen
Einrichtung der Arbeitsumgebung mit Anaconda und Jupyter, Überblick über Python im Datenanalyse-Kontext sowie Einstieg in Variablen, Datentypen und grundlegende Programmstrukturen.
Tag 2: Kontrollstrukturen und Datenstrukturen
Arbeit mit Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Modulen. Ergänzend werden Listen, Dictionaries, Sets, Fehlerbehandlung, List Comprehensions und erste objektorientierte Konzepte behandelt.
Tag 3: Mathematik und Datenanalyse
Wiederholung relevanter mathematischer Grundlagen aus linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Umsetzung erster Berechnungen mit Numpy und Analyse tabellarischer Daten mit Pandas.
Tag 4: Visualisierung und Machine-Learning-Konzepte
Darstellung von Daten und Ergebnissen mit Matplotlib und Seaborn. Einführung in zentrale Begriffe des Machine Learning, typische Aufgabenstellungen und die Vorbereitung einfacher Modellierungsaufgaben.
Tag 5: Modelle mit scikit-learn umsetzen
Training und Bewertung grundlegender Modelle wie K-Nearest Neighbors, Regression und Entscheidungsbäume. Besprechung von Fehlerfunktionen, Overfitting, Underfitting, Pipelines und Evaluationsmethoden.
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 17:00 Uhr
5 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- Kurze Theorieeinheiten mit direkter Umsetzung in Python
- Übungen in Jupyter anhand nachvollziehbarer Datensätze
- Schrittweiser Aufbau von Analyse- und Modellierungsaufgaben
- Besprechung typischer Fehlerquellen bei Daten und Modellen
- Trainer-Feedback zu Lösungswegen und Code-Struktur
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
Beratung zu IT-Weiterbildung
Fragen und Antworten zu Machine Learning mit Python Grundkurs (Für Python Einsteiger)
Für wen ist das Seminar „Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs“ geeignet?
Das Seminar richtet sich an technisch interessierte Berufstätige, Studierende technischer und naturwissenschaftlicher Fächer sowie Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger in Data Science. Es eignet sich besonders, wenn du Python nicht nur als Programmiersprache lernen möchtest, sondern direkt den Bezug zu Datenanalyse und Machine Learning suchst.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für den Python und Machine Learning Grundkurs?
Du brauchst keine oder nur geringe Python-Kenntnisse. Ein mathematisches Grundverständnis auf Schulniveau reicht aus, weil lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeiten im Seminar wiederholt und auf Machine-Learning-Aufgaben bezogen werden. Wenn du zuerst ausschließlich Python lernen möchtest, passt der Python 3 Grundkurs intensiv als Vorbereitung.
Was lerne ich in den fünf Tagen konkret zu Python-Grundlagen?
Du richtest eine Arbeitsumgebung mit Anaconda und Jupyter ein und arbeitest mit Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Modulen. Außerdem behandelt der Kurs Listen, Dictionaries, Sets, Fehlerbehandlung, List Comprehensions und erste objektorientierte Programmierkonzepte.
Welche mathematischen Grundlagen für Machine Learning werden behandelt?
Behandelt werden grundlegende Konzepte aus linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Dazu gehören Mittelwert, Varianz, Korrelationen und die Frage, wie mathematische Größen bei Datenanalyse, Modelltraining und Modellbewertung eingesetzt werden.
Welche Python-Bibliotheken kommen im Seminar zum Einsatz?
Im Seminar arbeitest du mit Numpy für Berechnungen, Pandas für Datenanalyse, Matplotlib und Seaborn für Visualisierung sowie scikit-learn für erste Machine-Learning-Modelle. Für eine stärkere Vertiefung in Datenanalyse eignet sich anschließend die Schulung Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy und Co..
Welche Machine-Learning-Algorithmen werden im Kurs erklärt?
Du lernst grundlegende Algorithmen wie K-Nearest Neighbors, lineare und polynomiale Regression sowie Entscheidungsbäume kennen. Der Schwerpunkt liegt auf Verständnis, Anwendung, Modellgüte und typischen Fehlerbildern wie Overfitting und Underfitting.
Wie geht es nach dem Python Machine Learning Grundkurs weiter?
Nach dem Grundkurs bieten sich vertiefende Themen wie Deep Learning, neuronale Netze oder Cloud-basierte KI-Dienste an. Für Python-basierte Vertiefung passt der Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze und Visualisierung. Wer zunächst einen breiteren Überblick über KI-Dienste in Microsoft Azure sucht, kann das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals anschließen.
Passende Schulungen
Machine Learning mit Python Grundkurs (Für...
Nächster Termin: 09. November 2026 · Online
ab2.590 €netto