Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs

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Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs

Kursbeschreibung

  • Kurs-ID:KKC_0041
  • Kursdauer:3 Tage

In diesem Grundkurs steigst Du verständlich und praxisnah in Machine Learning ein, ohne mathematische Vorkenntnisse unnötig zu verkomplizieren. Du wiederholst die wichtigsten Grundlagen aus linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und lernst, wie Du Daten mit Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn analysierst und visualisierst.

Die wichtigsten Themen im Überblick

  • Mathe-Grundlagen für Machine Learning sicher anwenden
  • Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeiten verstehen
  • Daten mit Pandas, Numpy, Matplotlib und Seaborn analysieren
  • KNN, Regression und Entscheidungsbäume praktisch nutzen
  • ML-Modelle mit scikit-learn aufbauen und evaluieren
  • Overfitting, Underfitting und Fehlerfunktionen einordnen
  • Pipelines erstellen und Machine-Learning-Workflows strukturieren
  • In 3 Tagen vom Mathe-Wissen zur ersten ML-Anwendung

Zielgruppe

  • Technisch interessierte Berufstätige (Ingenieur:innen, Analyst:innen, Entwickler:innen)
  • Studierende technischer und naturwissenschaftlicher Fächer
  • Quereinsteiger:innen im Bereich Data Science

Voraussetzung für die Schulung

  • Grundverständnis von Mathematik (Schulniveau)
  • Python-Kenntnisse entsprechend unserem Kurs „Einführung in Python“

Kursinhalte

Teil 1 – Mathematische Grundlagen für Machine Learning
  • Mathe Essentials: Lineare Algebra, Statistik (Mittelwert, Varianz, Korrelation), Wahrscheinlichkeiten
  • Funktionen & Visualisierung: Datenanalyse mit Pandas, Berechnungen mit Numpy, Diagramme mit Matplotlib & Seaborn
Teil 2 – Machine Learning Grundlagen
  • Einführung in ML: Grundbegriffe und zentrale Konzepte
  • Klassische Algorithmen: K-Nearest Neighbors, lineare & polynomiale Regression, Entscheidungsbäume
  • Modelloptimierung: Fehlerfunktionen, Overfitting & Underfitting
  • Praktische Umsetzung: Arbeiten mit scikit-learn, Pipelines erstellen, Modelle evaluieren

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Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
09.12. - 11.12.2026 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.600 € netto (1.904,00 € brutto)
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
10.03. - 12.03.2027 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.600 € netto (1.904,00 € brutto)
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
03.05. - 05.05.2027 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.600 € netto (1.904,00 € brutto)
Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
05.07. - 07.07.2027 Live Online Plätze frei Wenige Plätze Nicht buchbar
1.600 € netto (1.904,00 € brutto)

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Unser Kebel Team berät dich gerne kostenlos und unverbindlich für dein Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs. Wir unterstützen dich gerne dabei, den passenden Kurs und das optimale Lernformat für deine Weiterbildung zu finden

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FAQ

Der Kurs richtet sich an alle, die Machine-Learning-Grundlagen systematisch verstehen und praktisch mit Python umsetzen möchten. Er passt besonders, wenn du mathematische Zusammenhänge hinter ML-Modellen nachvollziehen willst.

Du brauchst ein Grundverständnis von Mathematik auf Schulniveau und Python-Kenntnisse auf dem Niveau eines Einführungskurses. Erfahrung mit Machine Learning ist nicht erforderlich.

Du wiederholst zentrale Grundlagen aus linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Dazu gehören Mittelwert, Varianz, Korrelationen und mathematische Funktionen für Datenanalyse und Modellverständnis.

Du arbeitest mit Pandas und Numpy für Datenanalyse und Berechnungen sowie mit Matplotlib und Seaborn für Visualisierungen. Für Machine-Learning-Modelle nutzt du scikit-learn.

Der Kurs behandelt klassische Algorithmen wie K-Nearest Neighbors, lineare und polynomiale Regression sowie Entscheidungsbäume. Du lernst die Grundideen und typische Einsatzbereiche dieser Verfahren kennen.

Du setzt die Inhalte praktisch in Python um, erstellst scikit-learn-Pipelines und evaluierst Modelle. Mathematische Konzepte werden direkt mit Datenanalyse und Machine-Learning-Beispielen verknüpft.

Du lernst Fehlerfunktionen kennen und unterscheidest Overfitting und Underfitting. Außerdem erfährst du, wie Modellbewertung und Anpassungen die Qualität von Machine-Learning-Modellen beeinflussen.

Das Seminar dauert 3 Tage. In dieser Zeit behandelst du mathematische Grundlagen, zentrale Machine-Learning-Konzepte und praktische Umsetzung mit Python.

Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs .

Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.

Ja, wir bieten den Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.