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Data Science mit Python

Seminardauer: 3 Tage

Ziele

Im Kurs Data Science mit Python lernen Sie, Python im Kontext von Data Science einzusetzen. Sie kennen die grundlegenden Funktionen von Algorithmen im python-gestützten Machine Learning und wissen, wie Sie weitergehende Algorithmen entwickeln. Einlesen, Aufbereiten und Visualisieren von Daten verschiedener Herkunft ist Ihnen nach dieser Schulung ebenfalls vertraut.

Python ist neben R die Programmiersprache, die am häufigsten im Zusammenhang mit Data Science, Datenanalyse und Machine Learning genutzt wird.

Zielgruppe

  • Fach- und Führungskräfte
  • Projektleiter für Data Science Projekte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Python
  • Grundwissen Statistik

Agenda

Python-Entwicklungsumgebung

  • Installieren neuer Pakete
  • Hands-On: Erste Schritte mit Python
  • Virtuelle Umgebungen mit venv für projekt-spezifische Software-Entwicklung

Einführung in NumPy

  • Listen, Arrays und NumPy-Datentypen
  • Berechnungen in Arrays
  • Broadcasting
  • Fancy Indexing

Einführung in Pandas

  • Datenaufbereitung
  • Indexierung und Slicing eines DataFrames
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten mit Datenstrukturen

Daten einlesen

  • Unterschiedliche Datenformate
  • Konvertieren von Daten
  • Objekte in Pandas (Series Object, DataFrame Object, Index Object)
  • Universal Function (ufunc) mit Pandas
  • Hierarchical Indexing
  • Arbeiten mit Datasets (Merge, Join)
  • Aggregation von Datasets (Grouping)
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten, um Daten verschiedener Formate einzulesen und zu konvertieren

Grundlegende Statistiken (pandas)

  • Erstellen von grundlegenden, deskriptiven Statistiken
  • Kontingenztafeln erstellen
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten, um Daten verschiedener Formate einzulesen, zu konvertieren und erste Statistiken zu erstellen

Datenvisualisierung (matplotlib)

  • Typische Datenvisualisierungen
  • Datenvisualisierung in Python
  • Datenanalyse mit matplotlib
  • Histogramme
  • Anpassen von Legenden, Farben, Anmerkungen
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten mit Visualisierungen in Python

Machine Learning Algorithmen

  • Feature Engineering
  • Technischer Überblick über Machine Learning Algorithmen (supervised, unsupervised)
  • Supervised Learning
    • Regression
    • Decision Trees und Random Forests
    • Support Vector Machines
  • Unsupervised Learning
    • K-Means-Clustering
    • Principal Component Analysis
    • Gaussian Mixture Models
  • Vertiefung einzelner ML Algorithmen
  • Validierungsmöglichkeiten: Wie bestimme ich die Generalisierung meiner Lösung

Hands-On: Algorithmen in Python (scikit-learn und tensorflow)

  • Einführung: wie Python Algorithmen verwendet
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten, um verschiedene Algorithmen zu testen und zu validieren
  • Beispiele in Frameworks scikit-learn und tensorflow für supervised und unsupervised learning

Schulungsunterlagen

nach Absprache

Hinweise

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PYTHON Schulungen


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Gesicherte Termine

TerminSeminarStandort
12.07. - 14.07.2023 Data Science mit Python Nürnberg
12.07. - 14.07.2023 Data Science mit Python Virtual Classroom (online)
 
Anmeldungen vorhanden
2 Gesicherte Termine
12.07. - 14.07.2023 in Nürnberg
12.07. - 14.07.2023 in Virtual Classroom (online)

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