Datenvorbereitung für KI
Professionelle Weiterbildung in Althütte
Seit 2022 bieten wir strukturierte Online-Seminare zur Aufbereitung von Daten für maschinelles Lernen. Unsere Teilnehmer erlernen praktische Methoden zur Datenbereinigung, Normalisierung und Transformation.
Wie wir arbeiten
Unsere Seminare entstanden aus der Beobachtung, dass viele KI-Projekte an unzureichend vorbereiteten Daten scheitern. Wir konzentrieren uns darauf, diese Lücke zu schließen.
Die Teilnehmer lernen konkrete Werkzeuge und Prozesse kennen. Jedes Seminar behandelt reale Datensätze mit tatsächlichen Qualitätsproblemen. So können Sie direkt anwenden, was Sie lernen.
Wir nutzen etablierte Python-Bibliotheken und zeigen Ihnen, wie Sie fehlende Werte behandeln, Ausreißer identifizieren und Skalierung durchführen. Die Schwerpunkte liegen auf Pandas, NumPy und scikit-learn.
Unsere Dozenten haben selbst Datenpipelines für Produktivsysteme entwickelt. Sie teilen ihre Erfahrungen und zeigen häufige Fehlerquellen auf.
Wer unterrichtet
Unsere Dozentinnen bringen jahrelange Erfahrung aus Datenprojekten mit. Sie kennen die Herausforderungen der Praxis und vermitteln Wissen gezielt.
Karin Völker
Seminarleiterin
Karin hat fünf Jahre in der Datenanalyse gearbeitet. Sie zeigt praxisnahe Methoden zur Feature-Extraktion und erklärt, warum bestimmte Transformationen notwendig sind.
Sybille Graßmann
Fachdozentin
Sybille entwickelt seit Jahren Datenpipelines für maschinelles Lernen. Sie unterrichtet Techniken zur Behandlung unbalancierter Datensätze und Zeitreihenverarbeitung.
Was uns auszeichnet
Wir vermitteln keine Theorie ohne Praxis. Jedes Konzept wird an echten Beispielen gezeigt. Teilnehmer erhalten Zugang zu Übungsdatensätzen und Lösungsskripten.
Strukturierte Methodik
Wir folgen bewährten Prozessen der Datenvorbereitung. Jeder Schritt hat einen klaren Zweck und baut auf vorherigen Erkenntnissen auf.
Erfahrene Lehrkräfte
Unsere Dozentinnen haben selbst Modelle trainiert und Daten für Produktivsysteme aufbereitet. Sie teilen dieses Wissen direkt mit Ihnen.
Praxisrelevante Inhalte
Alle Übungen basieren auf realen Datenproblemen. Sie lernen, wie Sie Duplikate finden, kategoriale Variablen kodieren und Datentypen korrekt behandeln.