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Digitale Transformation - der Workshop zum Einstieg

19.09.-20.09.2019 in Nürnberg

Seminar Certified Ethical Hacker v10 (CEH)

14.10.-18.10.2019 in Nürnberg

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Einführung in Data Mining mit Python

Seminardauer: 3 Tage
zur unverbindlichen Anfrage

Ziele

Python ist eine der weitverbreitesten Programmiersprachen, welche im Data Science Bereich Fuß fasst. Neben R ist sie derzeit eine der meist benutzten Data Science Programmiersprachen. Die Teilnehmer lernen einen Überblick über verwendete Algorithmik, um Data Science Ergebnisse besser zu verstehen und kritisch hinterfragen zu lernen. Die Grundlagen der Programmiersprache Python werden erlernt, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist.

Zielgruppe

  • Technisch interessierte Fach- und Führungskräfte

Voraussetzungen

  • Grundlagenkennisse in Programmiersprachen oder VBA-Programmierung
  • Grundlagenwissen in Statistik

Agenda

Hintergrund von Python

  • Geschichte und Hintergrund von Python
  • Installieren von neuen Paketen
  • Hands-On: Erste Schritte mit Python
  • Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)

Hands-On: Data handling (pandas)

  • Einführung in grundlegende Datenstrukturen
  • Indexierung und Slicing eines DataFrames
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten mit Datenstrukturen

Hands-On: Daten einlesen

  • Welche Möglichkeiten gibt es, Datenformate einzulesen?
  • Konvertieren von Daten
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten, um Daten verschiedener Formate einzulesen und zu konvertieren

Hands-On: 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

Hands-On: Datenvisualisierung (matplotlib)

  • Vertiefung und Wiederholung von typischen Datenvisualisierungen
  • Datenvisualisierung in Python
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten mit Visualisierungen in Python

Die Mächtigkeit von Machine Learning Algorithmen

  • Technischer Überblick über Machine Learning Algorithmen (supervised, unsupervised)
  • Vertiefung einzelner ML Algorithmen
  • Validierungsmöglichkeiten: Wie bestimme ich die Generalisierung meiner Lösung

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

  • Einführung: wie Python Algorithmen verwendet
  • Hands-On: Eigenständiges Arbeiten, um verschiedene Algorithmen zu testen und zu validieren

Hands-On: Fallbeispiel

Zusammenfassung und Abschlussdiskusion

Schulungsunterlagen

nach Absprache
 
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