Machine Learning mit Python und Scikit-learn

Im Gesundheitswesen lassen sich diese Verfahren für viele Fragestellungen mit strukturierten Daten nutzen. Ein Beispiel: Ein Analyseteam trainiert einen Random Forest, um in Fall- und Abrechnungsdaten Fälle mit erhöhtem Prüfrisiko zu markieren, und sucht per DBSCAN nach ungewöhnlichen Abrechnungsmustern.

In dieser 5-tägigen Schulung "Machine Learning mit Python und Scikit-learn" lernen Sie die Grundlagen von Python und die Anwendung von Machine Learning. Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in Python und das maschinelle Lernen. Sie lernen die Syntax, Datentypen, Schleifen und Funktionen von Python kennen. Zudem erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen und lernen die Terminologie und verschiedene Algorithmen kennen. Sie werden auch die Anwendung von Python im maschinellen Lernen kennenlernen, einschließlich der Nutzung von Scikit-learn und der Umsetzung von Algorithmen wie dem k-nearest Neighbor Classifier, Decision Trees und Random Forests. Der Kurs behandelt auch die Anomalie-Erkennung mit z.B. Isolation-Forests. Nach Abschluss des Kurses können Sie Python effektiv im maschinellen Lernen einsetzen und Modelle für Klassifikation, Vorhersage und Anomalie-Erkennung erstellen.

• Entwickler
• Data Scientists
• Analysten

• Kenntnisse in einer Programmiersprache

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.