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Description
In diesem Python Data Science Kurs erlernen Sie zunächst die Grundlagen von Python wie Objektorientierung, GUI-Programmierung und Datenanbindung sowie Datenvisualisierung. Anschließend tauchen Sie in Data Science und Machine Learning ein. Der Kurs richtet sich an Anfänger*innen sowie Entwickler*innen, die ihre Fähigkeiten in Data Science und Machine Learning erweitern möchten. Sie erproben den Umgang mit TensorFlow und Keras, um eigene neuronale Netzwerke zu erstellen und diese auf reale Probleme anzuwenden
Description
In diesem Python Data Science Kurs erlernen Sie zunächst die Grundlagen von Python wie Objektorientierung, GUI-Programmierung und Datenanbindung sowie Datenvisualisierung. Anschließend tauchen Sie in Data Science und Machine Learning ein. Der Kurs richtet sich an Anfänger*innen sowie Entwickler*innen, die ihre Fähigkeiten in Data Science und Machine Learning erweitern möchten. Sie erproben den Umgang mit TensorFlow und Keras, um eigene neuronale Netzwerke zu erstellen und diese auf reale Probleme anzuwenden
Schulungsinhalt
- Einstieg in die Programmierung mit Python und VS Code
- Datentypen und Operatoren
- Schleifen und Funktionen
- Klassen und Module
- Anaconda und Jupyter Notebooks
- Daten mit NumPy und Pandas bearbeiten und Analysieren
- Pandas Data Frames nutzen, um komplexe Aufgaben zu lösen
- Pandas nutzen, um mit Excel Dateien zu arbeiten
- Einführung zu Web Scraping mit Python
- Python mit SQL verbinden
- Matplotlib und Seaborn zur Daten Visualisierung nutzen
- Plotly für interaktive Visualisierungen
- Machine Learning mit SciKit Learn:
- Linear Regression
- Logistische Regression
- K Nearest Neighbors
- K Means Clustering
- Decision Trees (Entscheidungsbäume)
- Random Forests
- Natural Language Processing
- Support Vector Machines
- Einführung in Deep Learning / Artificial Neural Networks / Künstliche Neurale Netzwerke mit TensorFlow und Keras
- Big Data Einführung in Spark und PySpark mit Hadoop
Schulungsinhalt
- Einstieg in die Programmierung mit Python und VS Code
- Datentypen und Operatoren
- Schleifen und Funktionen
- Klassen und Module
- Anaconda und Jupyter Notebooks
- Daten mit NumPy und Pandas bearbeiten und Analysieren
- Pandas Data Frames nutzen, um komplexe Aufgaben zu lösen
- Pandas nutzen, um mit Excel Dateien zu arbeiten
- Einführung zu Web Scraping mit Python
- Python mit SQL verbinden
- Matplotlib und Seaborn zur Daten Visualisierung nutzen
- Plotly für interaktive Visualisierungen
- Machine Learning mit SciKit Learn:
- Linear Regression
- Logistische Regression
- K Nearest Neighbors
- K Means Clustering
- Decision Trees (Entscheidungsbäume)
- Random Forests
- Natural Language Processing
- Support Vector Machines
- Einführung in Deep Learning / Artificial Neural Networks / Künstliche Neurale Netzwerke mit TensorFlow und Keras
- Big Data Einführung in Spark und PySpark mit Hadoop
Zielgruppe
- Generell an alle Personen, die die neusten Machine Learning und Deep Learning Techniken mit Python erlernen wollen.
- Studenten*innen der Informatik, Mathematik etc.
- Softwareentwickler*innen, Data Scientists und Machine Learning Experten
Zielgruppe
- Generell an alle Personen, die die neusten Machine Learning und Deep Learning Techniken mit Python erlernen wollen.
- Studenten*innen der Informatik, Mathematik etc.
- Softwareentwickler*innen, Data Scientists und Machine Learning Experten
Voraussetzungen
Kenntnisse einer Programmiersprache sind von Vorteil
Voraussetzungen
Kenntnisse einer Programmiersprache sind von Vorteil
Ergänzende / aufbauende / weiterführende Schulungen
ITS: Introduction to Programming Using Python
Ergänzende / aufbauende / weiterführende Schulungen
ITS: Introduction to Programming Using Python
Kooperation
Der Kurs wird von unserem Partner (ETC) angeboten.
Kooperation
Der Kurs wird von unserem Partner (ETC) angeboten.
