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Vers.: 1.1 Revision: 3 Build: 20
Scikit-learn
Scikit-learn ist eine leistungsstarke Bibliothek für maschinelles Lernen in Python.
Sie bietet eine Vielzahl von Algorithmen und Tools für verschiedene Aufgaben im maschinellen Lernen.
KnowHow vorhanden Kompetenzen ausbauen Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig
1. Grundlagen des maschinellen Lernens: Verständnis der grundlegenden Konzepte und
Prinzipien des maschinellen Lernens.
2. Python-Programmierung: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die häufig für
maschinelles Lernen verwendet wird.
3. Scikit-learn-Bibliothek: Verständnis der Scikit-learn-Bibliothek und ihrer Anwendung.
4. Datenvorverarbeitung: Techniken zur Vorbereitung von Daten für das Training von
Modellen.
5. Feature-Engineering: Erstellung und Auswahl relevanter Merkmale.
6. Supervised Learning: Kenntnisse in überwachten Lernalgorithmen wie lineare Regression,
logistische Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests.
7. Unsupervised Learning: Kenntnisse in unüberwachten Lernalgorithmen wie K-Means, PCA
und Hierarchical Clustering.
8. Modellbewertung: Techniken zur Bewertung der Leistung von Modellen, einschließlich
Kreuzvalidierung und Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Recall.
9. Hyperparameter-Tuning: Optimierung der Hyperparameter von Modellen mit Techniken wie
Grid Search und Random Search.
10. Pipeline-Erstellung: Nutzung von Pipelines zur Automatisierung von Workflows in
Scikit-learn.
11. Ensemble-Methoden: Anwendung von Ensemble-Methoden wie Bagging, Boosting und
Stacking.
12. Modellinterpretation: Techniken zur Interpretation und Erklärung von Modellen.
13. Datenvisualisierung: Nutzung von Visualisierungstools zur Analyse von Modellen und
Daten.
14. Zeitreihenanalyse: Anwendung von Scikit-learn für die Analyse von Zeitreihendaten.
15. Textverarbeitung: Nutzung von Scikit-learn für die Verarbeitung und Analyse von
Textdaten.
16. Anomalieerkennung: Methoden zur Erkennung von Anomalien in Daten.
17. Modellbereitstellung: Techniken zur Bereitstellung von Modellen in
Produktionsumgebungen.
18. Dokumentation: Erstellung und Pflege von Dokumentationen für Modelle und Code.
19. Teamarbeit: Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern und Data Scientists.
20. Kontinuierliches Lernen: Bereitschaft, sich kontinuierlich über neue Entwicklungen
und Best Practices im Bereich Scikit-learn zu informieren.