XGBoost vs LightGBM 2026: Gradient Boosting und Data-Science-Interviewfragen
XGBoost vs LightGBM im Vergleich: Hyperparameter-Tuning, kategorische Features und häufige Interview-Fragen für Data Scientists mit praktischen Python-Beispielen.
Data Science & ML
DATA
Umfassendes Data-Science- und Machine-Learning-Curriculum mit Python als Hauptsprache. Von der Datenmanipulation mit Pandas und NumPy bis zur Implementierung von Deep-Learning-Modellen mit TensorFlow/Keras, über klassisches ML mit Scikit-Learn. Beinhaltet auch MLOps-Fähigkeiten zum Deployen und Warten von Modellen in Produktion mit Docker, FastAPI und Cloud-Plattformen.
Was du lernen wirst
Modernes Python mit objektorientierter Programmierung und Best Practices
Datenmanipulation mit Pandas, NumPy und SQL (BigQuery)
Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
Deskriptive und inferenzielle Statistik mit Statsmodel
Machine Learning mit Scikit-Learn und XGBoost (Regression, Klassifikation, Clustering)
Deep Learning mit TensorFlow und Keras (CNN, RNN, Transformers)
NLP und GenAI mit Hugging Face, LangChain und LLMs (GPT, Gemini)
MLOps mit MLflow, Docker, FastAPI und Streamlit
Entwicklungsumgebungen: Jupyter, Google Colab
Cloud-Deployment mit Google Compute, Cloud Storage und GPU
Schlüsselthemen zum Meistern
Die wichtigsten Konzepte, um diese Technologie zu verstehen und deine Interviews zu bestehen
1
Python: Typen, Datenstrukturen, OOP, Decorators, Generators, Context Managers
2
NumPy: Arrays, Broadcasting, Indexing, vektorisierte Operationen, lineare Algebra
3
Pandas: DataFrames, Series, Indexing, groupby, merge, pivot, Zeitreihen
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, Window Functions, CTEs, Abfrageoptimierung
5
Visualisierung: Matplotlib (Figures, Axes, Subplots), Seaborn (statistische Plots), Plotly (interaktiv)
6
Statistik: Verteilungen, Hypothesentests, Konfidenzintervalle, Regression
7
Feature Engineering: Encoding, Skalierung, Feature-Auswahl, Feature-Erstellung
8
Überwachtes ML: Lineare/logistische Regression, Bäume, Random Forest, XGBoost, Metriken
9
Unüberwachtes ML: K-Means, hierarchisches Clustering, PCA, t-SNE
10
ML-Pipeline: Train/Test Split, Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning, Overfitting
11
Deep Learning: Perzeptronen, Backpropagation, Aktivierungsfunktionen, Optimizer, Verlustfunktionen
12
CNN: Faltungen, Pooling, Architekturen (ResNet, VGG), Transfer Learning
13
RNN/LSTM: Sequenzen, Vanishing Gradient, Attention-Mechanismus, Transformers
14
NLP: Tokenisierung, Embeddings, word2vec, BERT, LLM-Feinabstimmung
15
MLOps: Versionierung (MLflow), Containerisierung (Docker), API (FastAPI), Monitoring
16
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), GPU-Training, Vertex AI
17
KI-Ethik: Bias, Erklärbarkeit (SHAP, LIME), Fairness, DSGVO
Die heutige Data Science & ML-Challenge
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