Overview: Data-Science- & KI/ML-Kurs in Rostock
Für Lernende aus Rostock führt dieser Kurs von Rohdaten bis zum ausgerollten Modell — nicht nur bis zu einer Notebook-Übung.
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Für Analysten und Engineers aus Rostock
Live-Sessions behandeln Python, Statistik, ML-Modelle und MLOps-Grundlagen, mit einem Abschlussprojekt, das du in Bewerbungsgesprächen zeigen kannst. Dieser Kurs führt Teilnehmende aus Rostock von Rohdaten bis zum ausgerollten Modell — nicht nur bis zu einer Notebook-Übung.
Lehrplan im Überblick
Modul 1: Python- und Statistik-Grundlagen
Grundfertigkeiten, die Teilnehmende aus Rostock brauchen, bevor sie ein echtes Modell anfassen — Python-Sicherheit und zentrale Statistik.
Behandelte Themen
- Python für Datenanalyse (pandas, numpy)
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistische Inferenz
Modul 2: Data Wrangling und EDA
Echte, unaufgeräumte Daten für Teilnehmende aus Rostock bereinigen und explorieren — der Teil des Jobs, der die meiste Zeit tatsächlich beansprucht.
Modul 3: Machine-Learning-Modelle
Modelle auf echten Datensätzen bauen, validieren und vergleichen.
Behandelte Themen
- Klassifikations- und Regressionsmodelle
- Modellbewertung und -validierung
Modul 4: MLOps- und Deployment-Grundlagen
Ein Modell aus dem Notebook in etwas überführen, das in Produktion läuft.
So läuft die Kohorte ab
Format und Zeitplan
Live-Kohorte mit Abschlussprojekt
Live-Sessions für Teilnehmende aus Rostock, die auf ein Abschlussprojekt von Rohdaten bis zum ausgerollten Modell hinarbeiten.
Für wen dieser Kurs geeignet ist
Analysten auf dem Weg in die Data Science
Analysten aus Rostock, die bereit sind, vom Reporting in die prädiktive Modellierung zu wechseln.
Engineers, die ML zu ihrem Werkzeugkasten hinzufügen
Engineers aus Rostock, die Machine-Learning-Kenntnisse zu einem bestehenden technischen Hintergrund ergänzen wollen.
Ergebnisse und Unterstützung
Abschlussprojekt
Ein vollständiges Projekt von Rohdaten bis zum ausgerollten Modell, gebaut von Teilnehmenden aus Rostock während der Kohorte.
Verwendete Tools
Python, pandas, scikit-learn, SQL, plus eine Einführung in PyTorch
Dieselben Tools, die in echter produktiver Data-Science-Arbeit verwendet werden.
Hinweis
Statistik-Grundkenntnisse helfen, aber der Kurs baut die nötigen Konzepte für Teilnehmende aus Rostock Schritt für Schritt auf.
Kurzantwort
Der Data-Science- & KI/ML-Kurs in Rostock führt dich von Rohdaten bis zum ausgerollten Machine-Learning-Modell und behandelt Python, Statistik, ML-Modelle und MLOps-Grundlagen in einer Live-Kohorte. Er richtet sich an Analysten und Engineers aus Rostock, die prädiktive Modellierungsfähigkeiten mit einem echten Abschlussprojekt untermauern wollen, und lohnt sich, wenn du den Nachweis brauchst, dass du ein Modell ausrollen kannst — nicht nur ein Notebook voller explorativer Diagramme.
Der Vergleich mit einem kostenlosen Kaggle-Kurs oder ML-MOOC
- Endet mit einem ausgerollten Modell, nicht nur einem Notebook mit einer finalen Genauigkeitszahl
- Live-Unterricht und Feedback zu deinem eigenen Datensatz, statt vorab aufgezeichneter Vorlesungen mit automatischer Bewertung
- Behandelt MLOps- und Deployment-Grundlagen zusammen mit der Modellierung, was die meisten kostenlosen Kurse komplett auslassen
- Unterrichtet von einem Praktiker, der Modelle für Kunden in Produktion bringt — kein einmal geschriebener, statisch gebliebener akademischer Lehrplan
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Unterrichtet von einem Praktiker, der Modelle für Kunden in Produktion bringt — nicht nur ein akademischer Lehrplan.