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 Ihnen ermöglichen, die Datenvorverarbeitung zu automatisieren. Dabei lernen Sie auch, wie Sie fehlende Einträge bei kategorischen und bei kontinuierlichen Merkmalen sinnvoll ersetzen und wie Sie ordinale sowie nominale Merkmale korrekt kodieren.

Außerdem gibt Ihnen der Online-Dozent Ilyas Tachakor eine Einführung in das Feature Engineering. Sie erfahren, wie Sie durch die Erstellung neuer Merkmale die Vorhersageleistung Ihrer Modelle deutlich verbessern können. Mit K-Means-Clustering lernen Sie zusätzlich ein bewährtes Verfahren zur Gruppierung von Datenpunkten und zur Reduktion der Dimensionalität kennen. Anhand eines Praxisprojekts wenden Sie 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 lernen Sie mit diesem Videokurs:

In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:

• 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.