Machine Learning mit Python – Teil 4: Data Pipelines, Feature Engineering und K-Means Clustering

Der vierte Teil der Serie „Machine Learning mit Python“ behandelt fortgeschrittene Techniken der Datenverarbeitung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt hierbei auf Data Pipelines, welche es dir ermöglichen, die Datenvorverarbeitung zu automatisieren. Dabei lernst du auch, wie du fehlende Einträge bei kategorischen und bei kontinuierlichen Merkmalen sinnvoll ersetzen und wie du ordinale sowie nominale Merkmale korrekt kodieren kannst.

Außerdem gibt dir der Online-Dozent Ilyas Tachakor eine Einführung in das Feature Engineering. Du erfährst, wie du durch die Erstellung neuer Merkmale die Vorhersageleistung deiner Modelle deutlich verbessern kannst. Mit K-Means-Clustering lernst du zusätzlich ein bewährtes Verfahren zur Gruppierung von Datenpunkten und zur Reduktion der Dimensionalität kennen. Anhand eines Praxisprojekts wendest du das Erlernte direkt an.

Der Kurs ist Teil der Serie „Machine Learning mit Python“:

• Machine Learning mit Python – Teil 1: Grundlagen

• Machine Learning mit Python – Teil 2: Regression

• Machine Learning mit Python – Teil 3: Klassifikation

• Machine Learning mit Python – Teil 4: Data Pipelines, Feature Engineering und K-Means Clustering

Alle Video-Lektionen im Überblick:

• 1. Vorstellung und Infos zum Kurs

  • Herzlich willkommen zu diesem Kurs

• 2. Data Pipelines, Feature Engineering und K-Means Clustering

  • Kapitelüberblick

  • Data Pipelines und Feature Engineering – Intuition

  • Data Pipelines und Feature Engineering in Python

  • K-Means Clustering – Intuition

  • K-Means Clustering in Python

  • Quiz: Data Pipelines, Feature Engineering und K-Means Clustering

• 3. Projekt 13 – Lageabhängige Mietpreisprognose für WG-Zimmer in Frankfurt

  • Kapitelüberblick

  • Projektvorlage in Python

  • Projektlösung in Python

• 4. Abschluss

  • Fazit und Kursabschluss

So lernst du mit diesem Videokurs:

In den Videokursen der heise academy lernst du IT-Themen anschaulich und verständlich. Du siehst den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lässt dir dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kompakte Lerneinheiten unterteilt, sodass du den Kurs Schritt für Schritt durcharbeiten oder gezielt zu Lektionen springen kannst, die dich interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für dich bereit, die dich beim Lernen unterstützen:

• Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten

• Wissensquiz zur Lernkontrolle

• Lernhistorie und Lernfortschritt

• Lesezeichen und Notizen

• Volltextsuche in den Videos

• Frage-den-Experten-Modul

• Übungsmaterial zum Mitmachen

• Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte

Technische Voraussetzungen:

Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.