LERNZIELE
- Du lernst den Use Case kennen
- Du lädst dir die notwendigen Daten herunter und klassifizierst sie anschließend
- Du führst eine statistische Analyse durch
- Du untersuchst die Inhalte und Sentiments
- Du beschließt das Projekt mit einer Trendvorhersage für extensive und intensive Größen
INHALT
In diesem Kurs wirst du einen Use Case kennenlernen, in dem unterschiedliche Machine-Learning-Methoden zum Einsatz kommen. Die Data-Science-Experten Prof. Dr. Stefanie Scholz und Dr. Christian Winkler stellen dir die Daten zur Verfügung, erklären dir den Download und zeigen, wie du die Daten klassifizierst, um die richtigen für deinen Anwendungsfall zu nutzen.
Anschließend geht es an die statistische Auswertung der Daten, die erste interessante Erkenntnisse zu Tage fördern wird. Primär dient dieser Schritt aber dazu, die Resultate schon zu Beginn statistisch abzusichern. Um die Daten weiter zu qualifizieren, führst du eine inhaltliche Analyse mithilfe von Topic Models durch. Eine Sentiment-Analyse hilft dir zu bewerten, ob die Stimmung in den Texten positiv oder negativ ist. Schließlich nutzt du die Trendvorhersage, um zu ermitteln, wie sich die Stimmung und die Bedeutung bestimmter Themen in der Zukunft entwickeln werden.
Dieser Kurs ist Teil einer Serie zu angewandtem Machine Learning mit Python, die sich aus folgenden Teilen zusammensetzt:
- Einführung in Python und Jupyter
- Einführung in Machine Learning mit Python
- Machine Learning mit Python: Datenvorbereitung
- Unsupervised Machine Learning mit Python
- Supervised Machine Learning mit Python
- Machine Learning mit Python – ein Praxisbeispiel
ALLE LEKTIONEN IM ÜBERBLICK
SO LERNST DU MIT DIESEM KURS
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
- Übungsmaterial zum Mitmachen
- Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte
TECHNISCHE VORAUSSETZUNGEN
Für diesen Videokurs wird lediglich ein aktueller Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
DEIN EXPERTE
Prof. Dr. Christian Winkler ist Co-Gründer der datanizing GmbH und beschäftigt sich seit 20 Jahren mit künstlicher Intelligenz, speziell mit der automatisierten Analyse natürlich-sprachiger Texte (Natural Language Processing). Er forscht und publiziert zu diesem Thema und ist regelmäßig Sprecher auf Machine-Learning-Konferenzen. Als Professor an der TH Nürnberg konzentriert er sich bei seiner Forschung auf die Optimierung von User Experience mithilfe moderner Verfahren.
Nach ihrer Tätigkeit als Bereichsleiterin für Marketing und Vertrieb befasst sich Stefanie Scholz mit KI-gestützter Datenanalyse. Neben Data-Driven Marketing und Advanced Analytics steht der praktische Anwendungsbezug verschiedener Machine-Learning-Verfahren für Unternehmen im Fokus ihrer Aktivitäten. Als Professorin für Data Science an der Hochschule Ansbach setzt sich Stefanie Scholz zudem aktiv für die Implementierung und Förderung von Datenkompetenzen in unterschiedlichen Institutionen ein.