AI Engineering Bootcamp

In dieser Phase legst du das technische Fundament für alles, was in der Data Science wichtig ist. Du lernst die Basics von Python, der Programmiersprache Nummer eins in der Data-Science-Community. Außerdem wirst du Git und GitHub meistern, um deinen Code zu verwalten und in Teams effizient zu arbeiten.

Kommandozeile klingt kompliziert? Keine Sorge – wir zeigen dir Schritt für Schritt, wie du mit Unix-Befehlen souverän navigierst, automatisierst und deine Workflows optimierst. Diese Phase legt den Grundstein für alles, was noch kommt – von der Datenanalyse bis hin zu Machine Learning!

Lerne Daten effektiv zu analysieren und aufzubereiten. Mit Pandas zeigen wir dir, wie du große Datensätze meisterst, bereinigst und umstrukturierst.

Du lernst, wie du Datenbanken abfragst, um die wichtigsten Informationen herauszufiltern und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Natürlich legen wir auch Wert auf ansprechende Visualisierungen – mit Matplotlib und Seaborn wirst du deine Ergebnisse klar und verständlich präsentieren.

Diese Phase endet mit einem praxisnahen Projekt, bei dem du eine fiktionale Business-Analyse durchführst – genau wie im echten Job!

In dieser Phase lernst du die Grundlagen des Supervised Learning kennen und verstehst, wie Maschinen aus Daten lernen können.

Du wirst dich mit Regressions- und Klassifikationsmodellen beschäftigen – zwei der wichtigsten Werkzeuge in der Datenanalyse. Ob es darum geht, Vorhersagen zu treffen oder Kategorien zu bestimmen, diese Modelle sind das Herzstück moderner Datenwissenschaft.

Außerdem lernst du, wie du deine Modelle bewerten kannst. Präzision, Genauigkeit, F1-Score – wir bringen dir bei, wie du die richtigen Metriken auswählst und deine Modelle auf Herz und Nieren prüfst.

Am Ende dieser Phase setzt du dein Wissen in einem eigenen Machine-Learning-Projekt um.

Starte mit neuronalen Netzwerken. Erkläre, wie sie aufgebaut sind, wie sie Bilder, Texte und mehr verarbeiten können.

Ein besonderes Highlight ist Natural Language Processing (NLP) – also, wie Maschinen Sprache verstehen und verarbeiten. Von Chatbots bis hin zu Sprachassistenten.

Diese Phase endet mit der Einführung in Empfehlungssysteme – Tools, die in Plattformen wie Netflix oder Spotify im Einsatz sind.

Bring deine Machine-Learning-Modelle in die Produktion. Erstelle APIs zu und containerisiere deine Modelle mit Docker.

Cloud Deployment: Mache deine Lösungen skalierbar, stell sie sicher in der Cloud bereit.

Dein Ziel: Dein Modell soll nicht nur funktionieren – es soll auch im echten Betrieb stabil laufen!

Zum Abschluss deines Bootcamps setzt du all dein Wissen in einem Capstone-Projekt um. Du entwickelst eine eigene Machine-Learning-Lösung, bringst sie in Produktion und stellst sicher, dass sie langfristig stabil bleibt.