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Data Analytics mit Machine Learning - Ensemble-Methoden und Hyperparameter-Tuning

Ein erstes Modell ist schnell trainiert, ein belastbares Modell braucht mehr. Genau um diesen Schritt geht es in zwei Tagen: Sie kombinieren Modelle mit Bagging, Boosting und Stacking, bewerten sie mit passenden Metriken und Kreuzvalidierung und gehen mit unausgewogenen Datensätzen um. Sie optimieren Hyperparameter mit Grid Search, Random Search und automatisierten Werkzeugen, wählen Merkmale gezielt aus, reduzieren Dimensionen und machen Modellentscheidungen mit SHAP und LIME nachvollziehbar.

  • 2 Tage
  • Fortgeschrittener
  • Deutsch
  • 1.395 € zzgl. MwSt.
  • Bescheinigung und digitales Badge
Termin & Ort wählenAlle Termine

Auf einen Blick

Kurs
Seminar, 2 Tage, Niveau Fortgeschrittener, Sprache Deutsch.
Preis
1.395 € netto pro Person (1.660,05 € inkl. 19 % MwSt.). Als Firmenseminar 1.695 € netto pro Tag.
Termine
106 Termine bis August 2027, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt und Dresden. Nächster Termin: 10.–11.11.2026.
Nachweis
Teilnahmebescheinigung und digitales Badge für jede Teilnahme.

Worum es geht

Im Lernpfad Datenanalyse mit Python folgt der Kurs auf Machine Learning mit Python und Scikit-learn. Danach schließen sich die MLOps-Seminare an, in denen es um Versionierung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen im laufenden Betrieb geht.

Praxisbezug im Gesundheitswesen

Bei Krankenkassen ist die Rechnungsprüfung ein typisches Einsatzfeld: Auffällige Krankenhausrechnungen sind im Verhältnis zur Gesamtmenge selten, sodass eine hohe Trefferquote über alle Fälle wenig über den Nutzen eines Modells aussagt. Metriken wie Precision und Recall und Verfahren für unausgewogene Daten zeigen, ob ein Modell die begrenzte Prüfkapazität sinnvoll lenkt. Gradient Boosting liefert bei tabellarischen Daten wie Abrechnungs- oder Leistungsdaten oft gute Ergebnisse, ist aber schwerer zu durchschauen; SHAP-Werte machen sichtbar, welche Merkmale eine Einstufung bestimmen. Auch im Krankenhaus, etwa bei Verweildauerprognosen für die Belegungsplanung, entscheidet sorgfältiges Tuning mit Kreuzvalidierung darüber, ob ein Modell auch im nächsten Quartal trägt. Das Modell unterstützt dabei die Auswahl und Planung; die Entscheidung im Einzelfall bleibt bei den Fachleuten.

Ziel des Seminars

In dieser 2-tägigen Schulung "Data Analytics mit Machine Learning - Ensemble-Methoden und Hyperparameter-Tuning" lernen Sie fortgeschrittene Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit und -effizienz kennen. Ziel ist es, Ihnen tiefe Einblicke in Ensemble-Methoden, Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning zu vermitteln. Sie werden in der Lage sein, komplexe Machine Learning-Modelle zu implementieren, deren Leistung zu bewerten und zu optimieren. Praktische Anwendungen und Fallstudien unterstützen die Umsetzung des theoretischen Wissens in reale Szenarien.

Für wen

  • Data Scientists
  • Data Analysten
  • Fachkräfte im Bereich Datenanalyse

Inhalte

Einführung in fortgeschrittene Machine Learning-Techniken
  • Überblick über Machine Learning-Modelle und deren Einsatzgebiete
  • Theoretische Grundlagen und Konzepte
Ensemble-Methoden
  • Bagging-Methoden (z.B. Random Forests)
  • Boosting-Methoden (z.B. Gradient Boosting, AdaBoost)
  • Stacking und Blending
  • Kombination von Modellen zur Erhöhung der Genauigkeit
Modellbewertung
  • Evaluationsmetriken für Klassifikation und Regression
  • Kreuzvalidierungstechniken
  • Umgang mit unbalancierten Datensätzen
Hyperparameter-Tuning
  • Bedeutung und Auswahl der richtigen Hyperparameter
  • Grid Search und Random Search
  • Automatisierte Hyperparameter-Tuning-Tools
Feature Engineering und Auswahl
  • Bedeutung von Feature Engineering im Machine Learning
  • Techniken zur Feature-Auswahl und -Extraktion
  • Einsatz von PCA und anderen Dimensionenreduktionsmethoden
Modellinterpretierbarkeit und -verwendung
  • Methoden zur Modellinterpretation (z.B. SHAP, LIME)
  • Modell-Deployment

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Programmiererfahrung in Python

Methode

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis. Sie tauschen sich direkt mit projekterfahrenen Trainerinnen und Trainern und den anderen Teilnehmenden aus.

Lernpfad Datenanalyse mit Python

  1. Davor
  2. Dieses SeminarData Analytics mit Machine Learning
  3. Danach

Ihre Vorteile

  • Trainer mit Projekterfahrung: Sie lernen bei Expertinnen und Experten, die nicht nur schulen, sondern selbst Projekte umsetzen – etwa Power-BI- und Analytics-Projekte. So erfahren Sie, worauf es in der Praxis ankommt.
  • Seminarunterlage
  • Schulungsumgebung (LAB)
  • Teilnahmebescheinigung und digitales Badge

Häufige Fragen zu Data Analytics mit Machine Learning

Für wen im Gesundheitswesen eignet sich Data Analytics mit Machine Learning?

Für Data Scientists, Datenanalystinnen und -analysten und Fachkräfte der Datenanalyse, die bereits erste Modelle trainiert haben und diese verlässlicher machen wollen. Im Gesundheitswesen passt der Kurs zu Data- und BI-Teams, Medizincontrolling und Controlling in Krankenhäusern und Klinikverbünden sowie zu Analyse- und Prüfteams bei Krankenkassen.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für Data Analytics mit Machine Learning?

Sie sollten Grundlagen des Machine Learning kennen und Programmiererfahrung in Python mitbringen, etwa mit Pandas und scikit-learn. Begriffe wie Trainings- und Testdaten, Klassifikation und Regression werden vorausgesetzt.

Was unterscheidet den Kurs von Machine Learning mit Python und Scikit-learn?

Machine Learning mit Python und Scikit-learn führt in Python und die gängigen Verfahren ein. Data Analytics mit Machine Learning setzt dort an, wo ein erstes Modell steht: Es geht darum, Modelle zu kombinieren, sauber zu bewerten, gezielt zu optimieren und ihre Entscheidungen erklärbar zu machen.

Warum ist Erklärbarkeit bei Modellen im Gesundheitswesen so wichtig?

Wenn ein Modell Fälle für eine Prüfung vorschlägt oder in Planungen einfließt, müssen Fachleute nachvollziehen können, warum. Verfahren wie SHAP zeigen, welche Merkmale eine Einstufung bestimmen. Das erleichtert die fachliche Kontrolle, deckt Verzerrungen in den Daten auf und hilft, Ergebnisse gegenüber Leitung, Revision und Datenschutz zu begründen.

Was kostet das Seminar Data Analytics mit Machine Learning?

Die Teilnahme kostet 1.395 € netto pro Person, das sind 1.660,05 € inklusive 19 % Mehrwertsteuer. Im Preis enthalten: Seminarunterlage und Schulungsumgebung (LAB). Als Firmenseminar exklusiv für Ihr Team berechnen wir 1.695 € netto pro Schulungstag.

Wann und wo findet Data Analytics mit Machine Learning statt?

Das Seminar dauert 2 Tage. Bis August 2027 gibt es 106 Termine, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Düsseldorf und Essen. Der nächste Termin ist am 10.–11.11.2026.

Erhalte ich nach Data Analytics mit Machine Learning einen Nachweis?

Ja. Jede Teilnahme erhält eine Teilnahmebescheinigung und ein digitales Badge.

Kann ich Data Analytics mit Machine Learning als Firmenseminar für mein Team buchen?

Ja. Als Firmenseminar findet Data Analytics mit Machine Learning exklusiv für Ihr Team statt – bei Ihnen vor Ort oder online, zu einem Termin Ihrer Wahl. Der Tagessatz beträgt 1.695 € netto.

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Termine & Orte

Offener Kurs · 1.395 € pro Person zzgl. MwSt. Klicken Sie auf einen Ort, um genau diesen Termin anzufragen.

Termine und Orte werden täglich aus dem Seminarkatalog aktualisiert, zuletzt am 7.11.2026.

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