Advanced Data Science with Python
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
Advanced Data Science with Python
Bewertung:
Startdaten und Startorte
placeWibautstraat 200, Amsterdam 29. Jan 2026 bis 30. Jan 2026Details ansehen event 29. Januar 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1 event 30. Januar 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2 |
placeWibautstraat 200, Amsterdam 23. Mär 2026 bis 24. Mär 2026Details ansehen event 23. März 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1 event 24. März 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2 |
placeWibautstraat 200, Amsterdam 7. Mai 2026 bis 8. Mai 2026Details ansehen event 7. Mai 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1 event 8. Mai 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2 |
computer Online: Virtual 13. Jul 2026 bis 14. Jul 2026Details ansehen event 13. Juli 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 1 event 14. Juli 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 2 |
placeWibautstraat 200, Amsterdam 11. Nov 2026 bis 12. Nov 2026Details ansehen event 11. November 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1 event 12. November 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2 |
Beschreibung
What will you learn?
After the training, you will be able to:
- Build reproducible machine learning pipelines using scikit-learn
- Apply best practices for machine learning with imbalanced datasets
- Design custom transformers and estimators tailored to your use-cases
- Analyze the effects of feature engineering and selection on the performance of your machine learning models using cross-validation
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
What will you learn?
After the training, you will be able to:
- Build reproducible machine learning pipelines using scikit-learn
- Apply best practices for machine learning with imbalanced datasets
- Design custom transformers and estimators tailored to your use-cases
- Analyze the effects of feature engineering and selection on the performance of your machine learning models using cross-validation
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