Data Science Foundation - Bootcamp
Ziele
In diesem "Data Science Foundation - Bootcamp" lernen Sie an 18 Tagen die Programmiergrundlagen von Python kennen und erfahren, wie Sie Python-Code im produktiven Unternehmensumfeld für Data Science Anwendungen einsetzen. Mit dem Fokus auf die Bereiche Datenmanagement, Machine Learning und Projekte vermittelt dieser Kurs zunächst die Grundlagen in der Programmiersprache Python. In praxisnahen Beispielen und mit Hilfe von Beispieldaten werden die Inhalte eingeleitet und live am Quellcode vorgeführt. Anschließende Übungen helfen, das Gelernte auszuprobieren und zu vertiefen.
Die Schwerpunkte des Data Science Bootcamps
Besonderes Augenmerk richtet der Kurs im Bereich Datenmanagement auf die populäre Python-Bibliothek Pandas und deren Datentypen Series und DataFrame. Ein weiterer Schwerpunkt bildet das Machine Learning, welches sich thematisch in Klassifikations- und Regressionsprobleme unterteilt. Sie lernen, wie Sie die unterschiedlichen Problemklassen mit den bedeutendsten Methoden des Machine Learning lösen können. Des Weiteren werden theoretische Grundlagen sowie Grundregeln der Datenvisualisierung aufgearbeitet und anschließend praxisbezogen mit dem Visualisierungs-Tool Power BI umgesetzt. Im letzten Themenblock lernen Sie, wie Python "State-of-the-Art" in Operativumgebunden eingesetzt wird. Sie erfahren, welche Komponenten dabei helfen, Quellcode sicher und übersichtlich zu gestalten und wie diese konkret in Projektstrukturen eingesetzt werden. Dabei werden Sie erste kleinere Projekte in Python umsetzen.
- Die Python-Syntax verstehen und anwenden
- Datenmanagement in Python
- Projekte in Python anlegen und verwalten
- Best Practice Ansätze für professionellen Python-Code erlernen Methodische Grundlagen des Machine Learning erlernen
- Techniken des Machine Learning mit Python umsetzen
- Datenvisualisierungen mit Python umsetzen
- Python in der Operativumgebung verstehen und anwenden
Zielgruppe
- Interessierte, die in den Bereich Data Science einsteigen und praktische Fähigkeiten in Python erlernen möchten.
Voraussetzungen
Für eine optimale Teilnahme am Bootcamp empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:
- Grundkenntnisse in der Programmierung
- Vorkenntnisse in Python sind nicht zwingend erforderlich aber von Vorteil.
Lernmethodik
Dieses Bootcamp bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
Agenda
Einführung in die Data Science mit Python (5 Tage)
- Theoretische Einführung Data Science
- Theoretische Grundlagen von Python
- Übersicht Python-Editoren
- Python-Projekte
- Syntaktische Grundlagen: Grunddatentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Funktionen, Schleifen
- Grundlagen objektorientierten Programmierens in Python: Klassen, Methoden, Attribute
Datenmanagement in Python (2 Tage)
- Einführung in numpy
- Einführung in pandas
- Kurzüberblick os modul
- Einführung in SQL
Machine Learning (6 Tage)
- Theoretische Einführung in Machine Learning
- Datenmanagement, Datenmanipulation & Datenaufbereitung
- Klassifikationsalgorithmen
- Regressionsalgorithmen
- Clusteranalyse
- Zeitreihenanalyse
Datenvisualisierung (2 Tage)
- Theoretische Einführung in die Datenvisualisierung
- Grundlagen der Datenvisualisierung
- Einführung in Power BI
- Grundfunktionen in Power BI
- Datenvisualisierung in Power BI
Python in der Operativumgebung (3 Tage)
- Theoretische Einführung zu Frontend, Backend, API, OS und Datenbanken
- Python Zugriffe auf Frontend, Backend, API, OS und Datenbanken
- Projektarbeit
Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis
Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erlangen Sie nicht nur Fachkenntnisse und Fähigkeiten, sondern bekommen zusätzlich zu Ihrem Teilnahmezertifikat ein Open Badge als digitalen Nachweis Ihrer Kompetenz.
Sie können diesen in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com Konto abrufen. Ihre verdienten Badges lassen sich problemlos in sozialen Netzwerken integrieren und weitergeben.