Python für Data Science, Maschinelles Lernen & Visualisierung

4,4 5 Bewertungen

Wissensgarantie:: 12 Monate
Trainings-ID:: PythonDS

Inhalt des Trainings

In diesem Training erlernen Sie Python Grundlagen, wie Objektorientierung, GUI Programmierung und Datenanbindung, sowie Datenvisualisierung, danach tauchen Sie in die Welt von Data Science und Machine-Learning ein.

Dieser Training richtet sich sowohl an Anfänger*innen, die zum ersten Mal mit Data Science in Berührung kommen, als auch an Entwickler, die ihr Portfolio um Fähigkeiten in Richtung Data Science und Machine-Learning ausbauen wollen!
Vom Einstieg in die Programmiersprache Python gehen wir über zur Visualisierung und dem Erstellen eigener Neuronale Netzwerke mit TensorFlow und Keras. Wir wenden diese auf reale Probleme an.

Dieser Training besteht aus folgenden Themengebieten:

Grundlagen der Python Programmierung
Grundlagen des Machine Learnings
Grundlagen von Neuronalen Netzwerken
Verwenden von TensorFlow, TensorBoard und Keras
Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung
Convolutional Neural Networks (CNN)
Recurrent Neural Networks (RNN)
Reinforcement Learning (AI)

Zielgruppen

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

Vorkenntnisse

Kenntnisse einer Programmiersprache sind von Vorteil

Detail-Inhalte

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

Trainings zur Vorbereitung

ITS: Introduction to Programming Using Python

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17.05.2024
Trainer top! Kenntnisse in Programmierung und auch Mathematik von großem Vorteil, um einerseits schneller bei den Praxisübungen. Mathematikkentnisse vorteilhaft, um eine bessere Vorstellung von der "Prozessierung" zu haben.
— Danijel Vasiljkic

Python für Data Science, Maschinelles Lernen & Visualisierung
17.05.2024
Trainer top! Kenntnisse in Programmierung und auch Mathematik von großem Vorteil, um einerseits schneller bei den Praxisübungen. Mathematikkentnisse vorteilhaft, um eine bessere Vorstellung von der "Prozessierung" zu haben.
— Danijel Vasiljkic
20.02.2023
Sehr interessanter Kurs, gut vorgetragen. Der Trainer ist auf alle unklarheiten immer gut eingegangen und hat sie auch auflösen können.
— Werner Herzog

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20.02.2023
Sehr interessanter Kurs, gut vorgetragen. Der Trainer ist auf alle unklarheiten immer gut eingegangen und hat sie auch auflösen können.
— Werner Herzog
16.02.2023
Super, kompetenterTrainer, leider Kurs zu kurz, um ansatzweise in die Tiefe zu gehen
— Elisabet Rank

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16.02.2023
Super, kompetenterTrainer, leider Kurs zu kurz, um ansatzweise in die Tiefe zu gehen
— Elisabet Rank

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