Daten vorbereiten für KI-Systeme
Wir unterrichten die Grundlagen der Datenvorbereitung für maschinelles Lernen. Die Kursteilnehmer lernen praktische Methoden zur Bereinigung, Strukturierung und Transformation von Rohdaten. Der Fokus liegt auf realen Anwendungsfällen und der direkten Umsetzbarkeit erworbener Fähigkeiten.
Anwendung in der Praxis
Unsere Lernumgebung basiert auf konkreten Projekten aus der KI-Entwicklung. Teilnehmer arbeiten mit echten Datensätzen und lösen Probleme, die in der Industrie tatsächlich auftreten. Diese Herangehensweise reduziert die Lücke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung.
Datenbereinigung
Teilnehmer identifizieren und korrigieren Inkonsistenzen, Duplikate und fehlende Werte in strukturierten und unstrukturierten Datenquellen. Die Methoden umfassen regelbasierte und statistische Ansätze zur Qualitätssicherung.
Feature Engineering
Wir vermitteln Techniken zur Extraktion relevanter Merkmale aus Rohdaten. Dazu gehören Normalisierung, Kodierung kategorialer Variablen und die Erstellung abgeleiteter Attribute für Vorhersagemodelle.
Pipeline-Entwicklung
Teilnehmer erstellen reproduzierbare Datenpipelines mit modernen Tools. Der Schwerpunkt liegt auf Automatisierung, Versionierung und der Integration verschiedener Datenquellen in einen konsistenten Workflow.
Unsere Lehrmethodik
Die Plattform kombiniert strukturierte Lernpfade mit individueller Betreuung. Jeder Teilnehmer erhält Zugang zu Aufgaben unterschiedlicher Komplexität und kann zwischen Gruppensitzungen und Einzelunterricht wählen. Dozenten mit mehrjähriger Erfahrung in der KI-Entwicklung begleiten den Lernprozess.
Wir verzichten bewusst auf standardisierte Lernformate. Stattdessen passen wir Inhalte an die Vorkenntnisse und Ziele der Teilnehmer an. Dieser Ansatz ermöglicht es, sowohl Grundlagen zu festigen als auch spezialisierte Kompetenzen zu entwickeln.
Seit 2020 haben mehr als 1200 Teilnehmer unsere Programme abgeschlossen. Die Plattform wird kontinuierlich weiterentwickelt, basierend auf Rückmeldungen aus der Praxis und neuen Anforderungen im Bereich maschinelles Lernen.
Technische Lernbasis
Wir setzen auf etablierte Werkzeuge aus der Datenverarbeitung. Die technische Infrastruktur ermöglicht es, realistische Szenarien nachzubilden und verschiedene Methoden direkt zu vergleichen.
Interaktive Notebooks
Teilnehmer nutzen Jupyter-basierte Umgebungen für explorative Datenanalyse. Code und Dokumentation werden in einem System kombiniert, was das Verständnis von Transformationsschritten erleichtert.
Versionskontrolle
Alle Projekte werden mit Git verwaltet. Teilnehmer lernen, Änderungen nachzuvollziehen und mit anderen Entwicklern zusammenzuarbeiten. Dies entspricht den Anforderungen professioneller Entwicklungsteams.
Cloud-Ressourcen
Für rechenintensive Aufgaben stellen wir Cloud-Instanzen bereit. Teilnehmer können mit größeren Datensätzen experimentieren, ohne lokale Hardware-Einschränkungen.
Datenbank-Integration
Praktische Übungen umfassen den Zugriff auf relationale und NoSQL-Datenbanken. Teilnehmer lernen SQL-Abfragen zu optimieren und mit verteilten Datenspeichern umzugehen.
Engagement durch Interaktion
Die Lernumgebung beinhaltet automatisierte Bewertungssysteme für eingereichte Lösungen. Teilnehmer erhalten unmittelbares Feedback zu Code-Qualität, Effizienz und Korrektheit ihrer Datenverarbeitungspipelines. Dieser Mechanismus ermöglicht selbstständiges Lernen ohne Verzögerung.
Peer-Review-Komponenten fördern den Austausch zwischen Teilnehmern. Durch die Analyse fremder Lösungsansätze entwickeln sich alternative Perspektiven auf technische Probleme. Dozenten moderieren Diskussionen und ergänzen mit fortgeschrittenen Optimierungstechniken.
87%
Abschlussrate bei aktiven Teilnehmern
340+
Praxisprojekte verfügbar
Lernformate im Überblick
Teilnehmer wählen zwischen verschiedenen Formaten, abhängig von verfügbarer Zeit und gewünschter Intensität. Alle Programme führen zu messbaren Fähigkeiten in der Datenaufbereitung.
Live-Workshops
Zweistündige Sitzungen zu spezifischen Themen mit direkter Interaktion zwischen Dozenten und Teilnehmern.
Projektarbeit
Mehrtägige Aufgaben mit realistischen Datenszenarien und individueller Betreuung durch erfahrene Entwickler.
Code-Reviews
Detaillierte Analyse eingereichter Lösungen mit Empfehlungen zur Verbesserung von Struktur und Effizienz.
Q&A-Sessions
Wöchentliche Fragestunden für technische Probleme und Diskussion aktueller Herausforderungen in der KI-Entwicklung.