Course · 7 chapters
Machine Learning
Build classical ML models that hold up in production. With scikit-learn, learn data splitting, EDA, feature engineering, and algorithm selection across 7 practitioner chapters.
What you'll be able to do
- Frame problems as classification or regression
- Split data without leakage
- Run exploratory data analysis
- Engineer features in clean pipelines
- Pick the right scikit-learn algorithm
- Validate models with cross-validation
What's inside
- 1Datenaufteilung — Train / Validation / Test richtig gemacht
Erfahre, warum eine Drei-Wege-Aufteilung unverzichtbar ist, wie du Verhältnisse wählst, Strukturen bewahrst, zeitliche Ordnung respektierst und das Leakage verhinderst, das Modelle in Notebooks großartig aussehen lässt, aber in der Produktion scheitern lässt.
- 2Best Practices für die Modellauswahl — Algorithmus zu Daten + Ziel passend wählen
Lerne den systematischen Prozess, um den richtigen ML-Algorithmus zu wählen: erst eine Baseline, dann an die Dateneigenschaften anpassen, mit Kreuzvalidierung absichern und wissen, wann es Zeit zum Ausliefern ist.
- 3Machine Learning: Starte hier
Die Orientierungskarte für den Machine-Learning-Pfad — warum diese sechs Kapitel zusammengehören, was du nach Abschluss kannst und wo du am besten anfängst.
- 4Algorithmus-Überblick — sklearn-Familien und wann du welche einsetzt
Ordne jeden ML-Problemtyp den konkreten Algorithmus-Familien in scikit-learn zu — lineare Modelle, Bäume, SVMs, Ensembles und mehr — damit du das richtige Werkzeug wählst, bevor du eine Zeile Code schreibst.
- 5Data Cleaning & Feature Engineering
Fehlende Werte, Ausreißer, Skalierung, Encoding und Pipeline-Aufbau – verwandle rohe EDA-Erkenntnisse in modellfertige Features.
- 6Explorative Datenanalyse — Verteilungen, Korrelationen, Anomalien
Meistere die systematische Untersuchung von Datensätzen vor der Modellierung — Verteilungen zeigen die Form, Korrelationen zeigen das Signal, und Anomalien zeigen, was repariert werden muss.
- 7ML-Problemtypen — Klassifikation, Regression, Clustering
Lerne zu erkennen, ob deine Geschäftsfrage einen Klassifikator, einen Regressor oder einen Clustering-Algorithmus erfordert — die Entscheidung, die alle nachfolgenden Wahlmöglichkeiten prägt.
Frequently asked questions
- What will I learn in this machine learning course?
- You learn the classical ML workflow end to end: data splitting, exploratory data analysis, data cleaning, feature engineering, identifying the problem type, and choosing the right scikit-learn algorithm. The 7 chapters are built around practical, production-minded decisions.
- Who is this course for?
- It is aimed at engineers at a practitioner level who want to build reliable machine learning models with scikit-learn. It suits software or data engineers moving into ML who already write code and want a systematic modeling process.
- Do I need prior experience or to know how to code?
- Yes, this is a practitioner-level path, so you should be comfortable coding in Python and working with data. It assumes you can run code rather than teaching programming from scratch.
- How long is the course and is there a certificate?
- The path has 7 chapters totaling about 140 minutes (roughly 2.3 hours). Completing the chapters in the AI Academy earns a certificate you can share.
- Is this course free?
- No, this is a paid path included with an AI Academy by Anthropos subscription. Once subscribed, you get full access to all 7 chapters.
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