Verändern Sie Ihre Karriere im Bereich Data Science, indem Sie produktionsreife Machine-Learning-Workflows beherrschen. Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten aus dem Bereich der Datenanalyse dabei zu helfen, zuverlässige Nachfrageprognosen zu erstellen und die Modell-Governance in Unternehmensumgebungen sicherzustellen.

Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, robuste Random-Forest-Modelle zu erstellen, die geschäftliche Ziele erreichen, automatisierte Modellüberwachungssysteme zu implementieren und reproduzierbare ML-Pipelines zu entwickeln, die sich langfristig bewähren. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Kreuzvalidierte Random-Forest-Modelle zu erstellen, die die vom Unternehmen definierten Genauigkeitsziele erreichen - Modelldrift mithilfe statistischer Metriken zu bewerten und zu überwachen, um langfristige Zuverlässigkeit sicherzustellen - Standardisierte Kreuzvalidierungs-Pipelines für mehrere überwachte Algorithmen zu implementieren - Techniken zur Merkmalsauswahl zu bewerten, um ein Gleichgewicht zwischen Modellgenauigkeit und Interpretierbarkeit herzustellen Dieser Kurs ist einzigartig, da er die Lücke zwischen akademischem maschinellem Lernen und den Anforderungen der Praxis schließt und dabei den Schwerpunkt auf geschäftliche Kennzahlen und betriebliche Zuverlässigkeit legt. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, sollten Sie über Vorkenntnisse in der Python-Programmierung und in grundlegender Statistik verfügen.