Sind Sie bereit, Ihre Data-Science-Kompetenzen mit den leistungsstärksten baumbasierten Modellierungstechniken zu erweitern? Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten aus dem Bereich der Datenanalyse dabei zu helfen, fortgeschrittene prädiktive Modellierung mithilfe von Entscheidungsbäumen und Ensemble-Methoden durchzuführen.

Nach Abschluss dieses Kurses beherrschen Sie die Erstellung von CART-Modellen, die Implementierung von Ensemble-Methoden sowie die Bewertung der Umsetzbarkeit. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit scikit-learn, XGBoost und realistischen Szenarien zur Leistungsoptimierung, die sich direkt auf geschäftliche Entscheidungen auswirken. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: CART-Modelle mit für Stakeholder geeigneten Visualisierungen zu erstellen und zu optimieren die Modellstabilität mithilfe von Bootstrapping-Techniken zu bewerten die Leistungsvorteile von Bagging, Boosting und Stacking zu vergleichen die rechnerischen Kompromisse für den Einsatz in der Produktion einzuschätzen Dieser Kurs ist einzigartig, da er die Lücke zwischen theoretischen Ensemble-Methoden und praktischen Einsatzbeschränkungen schließt und so sicherstellt, dass Ihre Modelle sowohl leistungsstark als auch betrieblich umsetzbar sind. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, sollten Sie über Vorkenntnisse in der Python-Programmierung und über grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens verfügen.