{"id":180960,"date":"2023-07-20T15:29:57","date_gmt":"2023-07-20T14:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=180960"},"modified":"2026-02-06T06:32:32","modified_gmt":"2026-02-06T05:32:32","slug":"python-machine-learning-wo-soll-ich-anfangen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/python-machine-learning-wo-soll-ich-anfangen","title":{"rendered":"Python Machine Learning: Wo soll ich anfangen?"},"content":{"rendered":"

Python Machine Learning: Python hat sich in wenigen Jahren als die Referenzsprache f\u00fcr Machine Learning etabliert. Viele wollten mit dem Programmieren in Python beginnen, aber genauso viele haben erkannt, dass es nicht einfach ist, eine Computersprache zu erlernen und die Konzepte des Machine Learning zu verinnerlichen.<\/h3>\n

Bei Liora versuchen wir, jede Lernbem\u00fchung zu f\u00f6rdern, indem wir alle verf\u00fcgbaren Tipps und Tricks zur Verf\u00fcgung stellen.<\/p>\n

Hier sind also einige Tipps, um gelassen voranzukommen:<\/p>\n

Akzeptieren, dass du neu lernst wenn du mit Python Machine Learning anf\u00e4ngst<\/h3>\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

Wenn du dich f\u00fcr Machine Learning<\/a> entscheidest und bereits Erfahrung mit Sprachen wie Matlab oder C++<\/a> hast, musst du dich damit abfinden, von vorne anzufangen und deine Code-Gewohnheiten zu \u00e4ndern.<\/p>\n

Dieser erste Ratschlag mag grundlegend erscheinen, aber f\u00fcr manche kann es ziemlich frustrierend sein, das Gef\u00fchl zu haben, wieder von vorne anfangen zu m\u00fcssen. Du musst also beharrlich bleiben und dich st\u00e4ndig weiterbilden, um Fortschritte zu machen.<\/p>\n

Wie bei jeder Sprache wirst du am Anfang viele Fehler machen, die sich manchmal wiederholen (siehe unseren Artikel \u00fcber die beliebtesten Fehler von Python-Anf\u00e4ngern).<\/p>\n

Erfahrene oder unerfahrene Codierer<\/strong> haben vielleicht auch Schwierigkeiten, sich die Logik und die Typo von Python anzueignen. Wenn du jedoch anfangs hartn\u00e4ckig bleibst, wirst du schnell mit Python zurechtkommen. Es gibt eine Menge Dokumentation in Foren und auf anderen spezialisierten Websites.<\/p>\n

Nichts ist besser als Erfahrung<\/h3>\n

Man kann es nicht oft genug sagen, aber deine Kenntnisse von Python<\/a> und den verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens werden von der Vielfalt der Projekte abh\u00e4ngen, die du durchf\u00fchren wirst.<\/p>\n

Um schnell Fortschritte<\/strong> zu machen, musst du dich mit verschiedenen Lernzweigen besch\u00e4ftigen, sei es \u00fcberwachtes, un\u00fcberwachtes, halb\u00fcberwachtes oder verst\u00e4rkendes Lernen. F\u00fcr jeden dieser Bereiche wirst du mit speziellen Datens\u00e4tzen konfrontiert,<\/a> die pr\u00e4zise Umwandlungen erfordern.<\/p>\n

Durch Experimentieren wirst du verschiedene F\u00e4lle sehen, die dir die Feinheiten von Python und Machine-Learning-Algorithmen n\u00e4her bringen.<\/p>\n

Qualitativ hochwertige Datens\u00e4tze f\u00fcr Python Machine Learning finden<\/h3>\n

Das ist eine der Schwierigkeiten, wenn du mit Machine Learning anf\u00e4ngst: Wo finde ich Datens\u00e4tze, mit denen ich \u00fcben kann?<\/p>\n

Manchmal wirst du viel Zeit damit verbringen, online danach zu suchen. Du kannst jedoch bei Kaggle<\/a> und UCI nachsehen, um relevante Datens\u00e4tze zu finden. Wenn du dich f\u00fcr die Manipulation von Finanzdaten wie B\u00f6rsenkursen interessierst, kannst du bei Yahoo-finance oder Quandl<\/a> nachschauen.<\/p>\n

Scikit-Learn stellt ebenfalls Datens\u00e4tze zur Verf\u00fcgung, darunter das inzwischen ber\u00fchmte Iris Dataset. Bei Kaggle kannst du auch an Wettbewerben teilnehmen, bei denen du dich mit anderen erfahrenen Datenwissenschaftlern messen kannst.<\/p>\n

Organisiert sein<\/h3>\n

Um in der weiten Welt der Datenwissenschaft gut voranzukommen<\/a>, ohne sich zu verirren, muss man sich einige Schritte vornehmen.<\/p>\n

Zuerst die grundlegenden Werkzeuge (Klasse, Funktion, Liste, Operatoren) gut verstehen.
\nDann sich mit den DataFrames vertraut machen, die in der Datenverwaltung sehr beliebt sind.
\nBeende mit den Modellen und Metriken f\u00fcr die Auswertung.<\/p>\n

Betrachte jeden Schritt als einen kleinen Sieg: Sich regelm\u00e4\u00dfig Ziele zu setzen, hilft dir, deine Motivation zu erhalten.<\/p>\n

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

Gr\u00fcndlich und genau sein<\/h3>\n

Sobald du mit Python beginnst, solltest du dich beim Programmieren an eine strenge Disziplin halten und aufmerksam sein. So vermeidest du Syntaxfehler, die schnell passieren k\u00f6nnen und dir viel Zeit kosten. Ein guter Rat ist es, deinen Code immer gut zu organisieren, zu l\u00fcften und vor allem zu kommentieren, um potenzielle Fehler schnell zu erkennen.<\/p>\n

In diesem Artikel haben wir dir einige Tipps gegeben, wie du dich mit der Datenwissenschaft besch\u00e4ftigen kannst.<\/strong><\/p>\n

Aber es gibt nichts Besseres, als sich mit Profis wie Liora weiterzubilden.<\/p>\n

Wir bringen dir die Grundlagen von Python bei und bieten dir ma\u00dfgeschneiderte Kurse an, die sowohl Machine Learning als auch Deep Learning erforschen.<\/p>\n

Z\u00f6gere nicht l\u00e4nger und kontaktiere uns!<\/p>\n


\nEinen Termin vereinbaren
\n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Python Machine Learning: Python hat sich in wenigen Jahren als die Referenzsprache f\u00fcr Machine Learning etabliert. Viele wollten mit dem Programmieren in Python beginnen, aber genauso viele haben erkannt, dass es nicht einfach ist, eine Computersprache zu erlernen und die Konzepte des Machine Learning zu verinnerlichen. Bei Liora versuchen wir, jede Lernbem\u00fchung zu f\u00f6rdern, indem […]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":180961,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-180960","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180960","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180960"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180960\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217362,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180960\/revisions\/217362"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/180961"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180960"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=180960"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}