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PowerPackage Python

Data Science, Datenanalyse & Machine Learning

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Dieses PowerPackage kombiniert die Inhalte der Kurse Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine Learning und Machine Learning Workshop – Hands-on Datenanalyse mit Python in einer Veranstaltung.

Die Programmiersprache Python bietet mit einer umfangreichen Landschaft an Bibliotheken zur Datenverarbeitung, -auswertung und -visualisierung sowie Architektur von Machine Learning Modellen eine ideale Plattform für Data Scientists. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Trainings lernen die wichtigsten Grundlagen der Programmiersprache Python zügig kennen und erarbeiten in interaktiven Übungen die Grundlagen im Umgang mit Daten (u.a. Import, Verarbeitung, Analyse und Darstellung). Der Workshop gibt zudem einen ersten Einblick in das Thema Machine Learning und bearbeitet ein erstes Beispiel anhand einer Klassifizierung.

Data Science und Machine Learning bilden keine Ausnahme: die graue Theorie kann praktische Erfahrung nicht ersetzen. Datenhandhabung und Analyse lassen sich am besten in Ihrer Anwendung erlernen. Indem Fehler gemacht und aus diesen retrospektiv Erkenntnisse abgeleitet werden, festigen sich der Erfahrungsschatz und das Wissen. In diesem Kurs behandeln die Teilnehmerinnen und Teilnehmer anhand eines Fallbeispiels alle Aspekte der Datenanalyse und des Aufbaus von Machine Learning Modellen. Angefangen von der Datennahme, über die Verarbeitung und Bereinigung der Daten, hin zu einfachen statistischen Modellen, Hypothesen und letztendlich dem Training und der Validierung von Machine Learning Algorithmen, behandelt der Kurs alle Aspekte der Arbeit eines Data Scientist.

Kursinhalt

Teil 1

  • Grundlagen der Programmiersprache Python
  • Effiziente numerische Berechnungen (mit numpy)
  • Verarbeitung und explorative Analyse von Daten (mit pandas)
  • Visualisierung (u. a. matplotlib, plotly)
  • Machine Learning-Konzepte im Überblick (u. a. algorithmische und statistische Grundlagen, Lernszenarien, Metriken, Evaluation)
  • Machine Learning Pipeline am Beispiel einer Klassifizierung (mit scikit-learn)
  • Interaktives Material und durchgehende interaktive Übungen (mit Jupyter Notebooks)

Teil 2

  • Wiederholung
    - Interaktiv arbeiten mit Jupyter Notebooks
    - Python (Grundlagen & Bibliotheken: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn)
    - Machine Learning
  • Vorstellung des Fallbeispiels
    - Beschreibung der Problemstellung
    - Gemeinsames Brainstorming zum Vorgehen
    - Vorstellung eines minimalen Prototypen
  • Gruppenarbeit der TN
    - Regelmäßige Q&A Runden
    - Individuelle Hilfestellungen
  • Vorstellung der Ergebnisse

Print E-Book PDF Symbol Sie erhalten das ausführliche deutschsprachige Unterlagenpaket aus der Reihe ExperTeach Networking – Print, E-Book und personalisiertes PDF! Bei Online-Teilnahme erhalten Sie das E-Book sowie das personalisierte PDF.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Anwenderinnen und Anwender, die einen Einstieg in das Thema Datenanalyse und seine Umsetzung mit Python suchen und die anhand eines Fallbeispiels den Umgang mit echten Daten und die Implementierung von Machine Learning Lösungen üben wollen.

Voraussetzungen

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieses Workshops sollten ein Interesse für die Arbeit mit Daten und statistischen Methoden mitbringen sowie mit Grundlagen der Programmierung vertraut sein. Grundkenntnisse der Programmiersprache Python sind von Vorteil.

 

Bitte beachten Sie auch unseren Gesamtüberblick zum Thema Python Schulung sowie die Blog-Artikel Warum Sie Python lernen sollten! und Log Files mit Python auswerten – Wie Sie Layer-2-Loops vermeiden können.

Classroom Training

Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!

Hybrid Training

Hybrid Training bedeutet, dass zusätzliche Online-Teilnehmer an einem Präsenzkurs teilnehmen können. Die Dynamik eines realen Kurses bleibt erhalten, wovon besonders auch die Online-Teilnehmer profitieren. Als Online-Teilnehmer eines Hybrid-Kurses nutzen Sie eine Collaboration-Plattform wie WebEx Training Center oder Saba Meeting. Dazu wird nur ein PC mit Browser und Internet-Anschluss benötigt, ein Headset und idealerweise eine Webcam. Im Kursraum setzen wir speziell entwickelte und angepasste hochwertige Audio- und Videotechnik ein. Sie sorgt dafür, dass die Kommunikation zwischen allen Beteiligten angenehm und störungsfrei funktioniert.

Online Training

Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.

Inhouse-Schulung

Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Inhouse-Schulung jetzt anfragen >>>
PDF SymbolDie gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.

Dieses PowerPackage kombiniert die Inhalte der Kurse Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine Learning und Machine Learning Workshop – Hands-on Datenanalyse mit Python in einer Veranstaltung.

Die Programmiersprache Python bietet mit einer umfangreichen Landschaft an Bibliotheken zur Datenverarbeitung, -auswertung und -visualisierung sowie Architektur von Machine Learning Modellen eine ideale Plattform für Data Scientists. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Trainings lernen die wichtigsten Grundlagen der Programmiersprache Python zügig kennen und erarbeiten in interaktiven Übungen die Grundlagen im Umgang mit Daten (u.a. Import, Verarbeitung, Analyse und Darstellung). Der Workshop gibt zudem einen ersten Einblick in das Thema Machine Learning und bearbeitet ein erstes Beispiel anhand einer Klassifizierung.

Data Science und Machine Learning bilden keine Ausnahme: die graue Theorie kann praktische Erfahrung nicht ersetzen. Datenhandhabung und Analyse lassen sich am besten in Ihrer Anwendung erlernen. Indem Fehler gemacht und aus diesen retrospektiv Erkenntnisse abgeleitet werden, festigen sich der Erfahrungsschatz und das Wissen. In diesem Kurs behandeln die Teilnehmerinnen und Teilnehmer anhand eines Fallbeispiels alle Aspekte der Datenanalyse und des Aufbaus von Machine Learning Modellen. Angefangen von der Datennahme, über die Verarbeitung und Bereinigung der Daten, hin zu einfachen statistischen Modellen, Hypothesen und letztendlich dem Training und der Validierung von Machine Learning Algorithmen, behandelt der Kurs alle Aspekte der Arbeit eines Data Scientist.

Kursinhalt

Teil 1

  • Grundlagen der Programmiersprache Python
  • Effiziente numerische Berechnungen (mit numpy)
  • Verarbeitung und explorative Analyse von Daten (mit pandas)
  • Visualisierung (u. a. matplotlib, plotly)
  • Machine Learning-Konzepte im Überblick (u. a. algorithmische und statistische Grundlagen, Lernszenarien, Metriken, Evaluation)
  • Machine Learning Pipeline am Beispiel einer Klassifizierung (mit scikit-learn)
  • Interaktives Material und durchgehende interaktive Übungen (mit Jupyter Notebooks)

Teil 2

  • Wiederholung
    - Interaktiv arbeiten mit Jupyter Notebooks
    - Python (Grundlagen & Bibliotheken: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn)
    - Machine Learning
  • Vorstellung des Fallbeispiels
    - Beschreibung der Problemstellung
    - Gemeinsames Brainstorming zum Vorgehen
    - Vorstellung eines minimalen Prototypen
  • Gruppenarbeit der TN
    - Regelmäßige Q&A Runden
    - Individuelle Hilfestellungen
  • Vorstellung der Ergebnisse

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Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Anwenderinnen und Anwender, die einen Einstieg in das Thema Datenanalyse und seine Umsetzung mit Python suchen und die anhand eines Fallbeispiels den Umgang mit echten Daten und die Implementierung von Machine Learning Lösungen üben wollen.

Voraussetzungen

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieses Workshops sollten ein Interesse für die Arbeit mit Daten und statistischen Methoden mitbringen sowie mit Grundlagen der Programmierung vertraut sein. Grundkenntnisse der Programmiersprache Python sind von Vorteil.

 

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Hybrid Training

Hybrid Training bedeutet, dass zusätzliche Online-Teilnehmer an einem Präsenzkurs teilnehmen können. Die Dynamik eines realen Kurses bleibt erhalten, wovon besonders auch die Online-Teilnehmer profitieren. Als Online-Teilnehmer eines Hybrid-Kurses nutzen Sie eine Collaboration-Plattform wie WebEx Training Center oder Saba Meeting. Dazu wird nur ein PC mit Browser und Internet-Anschluss benötigt, ein Headset und idealerweise eine Webcam. Im Kursraum setzen wir speziell entwickelte und angepasste hochwertige Audio- und Videotechnik ein. Sie sorgt dafür, dass die Kommunikation zwischen allen Beteiligten angenehm und störungsfrei funktioniert.

Online Training

Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.

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