Machine Learning mit Python

Python ist heute die führende Programmiersprache für Data Science, Machine Learning und Data Mining. Dank seiner großen Community, leistungsstarken Bibliotheken und hohen Flexibilität eignet sich Python ideal für datenintensive Projekte in Unternehmen.
Von klassischem Data Mining über moderne ML-Verfahren bis hin zu Deep Learning und automatisierter Datenverarbeitung – Python ermöglicht leistungsfähige, skalierbare und dabei gut wartbare Lösungen.

Viele unserer Kunden setzen Python ein, um Muster zu erkennen, Vorhersagemodelle zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren oder komplexe unstrukturierte Daten wie Texte, Logdateien oder Sensordaten auszuwerten. Python lässt sich in nahezu alle Plattformen integrieren – von On-Premises Data Warehouses bis hin zu modernen Cloud-Umgebungen wie Microsoft Fabric.

Scatterplot-Matrix zur Visualisierung von Merkmalen für Machine Learning mit Python und Data-Mining-Analysen

Data Mining-Verfahren in Python

Parallel-Koordinaten-Diagramm zur Analyse von Data-Mining-Verfahren in Python

Klassische Data-Mining-Algorithmen

  • Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting
  • Lineare & logistische Regression
  • Naive Bayes, KNN, SVM
  • Zeitreihenprognosen (statsmodels, Prophet, sktime)

Unüberwachtes Lernen

  • Clustering: k-Means, DBSCAN, Hierarchisches Clustering
  • PCA, t-SNE, UMAP für Dimensionsreduktion
  • Anomaly Detection & Fraud Detection
  • Market Basket Analysis, Assoziationsanalysen

Deep Learning & moderne ML-Verfahren

  • Neuronale Netze mit TensorFlow, Keras oder PyTorch
  • Bildklassifikation & Objekterkennung
  • Zeitreihen & Forecasting mit Deep Learning
  • Generative Modelle und NLP (Transformers, Hugging Face)

Text Mining & Natural Language Processing

  • Chatbot-Modelle & LLM-basierte Anwendungen (OpenAI API)
  • Tokenisierung, Stemming, Embeddings
  • Sentiment Analysis
  • Topic Modeling

Entwicklung von Anwendungen

Schematische Darstellung eines neuronalen Netzes für Deep Learning mit Python

Wir führen vollständige Projekte zur Programmierung mit Python und  angrenzenden Techniken durch, um Ihre Data Science-Strategie umzusetzen.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

  • Datenbereinigung, Normalisierung, Encoding
  • Feature Selection & Feature Engineering
  • Umgang mit großen Datenmengen (pandas, polars, PyArrow)
  • Nutzung von Spark für verteiltes Processing (PySpark)

Modellerstellung & Training

  • Training und Validierung mit Cross-Validation
  • Hyperparameteroptimierung
  • Vergleich alternativer Modellklassen

Integration & Deployment

  • Webservices und APIs (FastAPI, Flask)
  • ML-Ops-Pipelines für produktive Modelle
  • Integration in Microsoft Fabric (Python Notebooks, Spark)
  • Speicherung von Modellen (MLflow, Pickle, ONNX)

Services

Wir begleiten Projekte über den gesamten Lebenszyklus – von der Use-Case-Identifikation bis zum produktiven Betrieb.

Comelio mit Lupe als Symbol für Analyse, Beratung und Machine Learning mit Python

Beratung & Architektur

  • Analyse und Bewertung von Python als Technologie für Data Mining
  • Auswahl geeigneter Bibliotheken und Frameworks
  • Planung von Data-Science-Architekturen (On-Prem, Cloud, Hybrid)
  • Einführung in Microsoft Fabric-Workflows mit Python & Spark

Entwicklung & Modellierung

  • Entwicklung von Data-Mining- und Machine-Learning-Modellen
  • Prognosemodelle für KPIs, Risiken, Nachfrage, Produktion usw.
  • Fraud Detection, Churn Prediction, Qualitätsanalyse
  • Natural Language Processing & Text Mining
  • Deep-Learning-Modelle für technische Analysen oder Bilderkennung

Implementierung & Integration

  • Integration von Python-Modellen in bestehende Anwendungen
  • Erstellung automatisierter Pipelines (Fabric Data Factory, Airflow, MLflow)
  • Entwicklung von APIs, Web-Services oder Microservices
  • Nutzung von Python in Spark-Umgebungen für Big-Data-Use Cases

Schulung & Coaching

  • Data Mining mit Python – Einsteiger bis Fortgeschritten
  • Schulungen für scikit-learn, pandas, PySpark, TensorFlow
  • Workshops zur Integration von Python in Microsoft Fabric
  • Coaching von Data-Science-Teams

Häufig gestellte Fragen zu Machine Learning mit Python

In dieser FAQ finden Sie die Themen, die in Beratung und Trainings am häufigsten aufkommen. Jede Antwort ist kurz gehalten und verweist bei Bedarf auf weiterführende Inhalte. Ihre Frage fehlt? Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.

Comeli lehnt sich an ein ‚FAQ‘-Schild und beantwortet Fragen zu Machine Learning mit Python.

Welche Data-Mining-Verfahren werden mit Python häufig eingesetzt?

Typisch sind u. a. Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting, lineare und logistische Regression, Naive Bayes, KNN und SVM sowie Zeitreihenprognosen mit Bibliotheken wie statsmodels, Prophet oder sktime.

Welche Verfahren gehören zum unüberwachten Lernen in Python?

Häufig genutzt werden Clustering (z. B. k-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering), Dimensionsreduktion (PCA, t-SNE, UMAP) sowie Anomaly Detection, Fraud Detection und Assoziationsanalysen (Market Basket Analysis).

Welche Rolle spielt Deep Learning bei Machine Learning mit Python?

Deep Learning wird eingesetzt, wenn neuronale Netze sinnvoll sind – etwa für Bildklassifikation, Objekterkennung oder Deep-Learning-basiertes Forecasting. Dafür werden Frameworks wie TensorFlow, Keras oder PyTorch verwendet.

Wie wird ein Python-Modell in Anwendungen integriert und betrieben?

Üblich sind Bereitstellung via Webservices/APIs (FastAPI, Flask), Einbindung in produktive Pipelines (z. B. MLOps) sowie Modell-Handling über Formate/Tools wie MLflow, Pickle oder ONNX – je nach Zielumgebung.