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Modul 393 meistern. Mit allem, was eine gute Nachhilfe ausmacht.

Nach diesem Kurs kannst du eine Geschäftsfrage ehrlich als Klassifikation, Regression oder Clustering einordnen oder begründen, warum eine einfache Regel reicht. Du bereitest Daten mit sauberem Zeitpunkt-Test auf, findest Data Leakage, teilst reproduzierbar in Training und Test und schlägst jedes Modell gegen eine Baseline. Lineare Regression, k-Nearest-Neighbors, Entscheidungsbaum und k-Means verstehst du so gut, dass du sie in 16 Code-Laboren selbst programmierst. Du erkennst Overfitting, wählst Einstellungen mit Kreuzvalidierung, rechnest Accuracy, Precision, Recall, F1, MAE und RMSE von Hand und legst einen Schwellenwert nach Kosten in CHF fest. Du prüfst Fehlerraten pro Gruppe, kennst die Pflichten des DSG und die Grundzüge des EU AI Act und nutzt KI-Assistenten, ohne ihnen blind zu vertrauen oder vertrauliche Daten preiszugeben. Ehrlich gesagt: Programmieren in Python mit pandas solltest du schon ein wenig können. Das geführte Fadegrad-Projekt und die Prüfungssimulation bereiten dich gezielt auf den Kompetenznachweis im üK vor.