Zertifizierungskurs Data Science mit Python – Online Classroom

Zertifizierungskurs Data Science mit Python – Online Classroom

Meistern Sie die Kunst, Daten in wertvolle Geschäftseinblicke zu verwandeln

Der Data Science mit Python Zertifizierungskurs ist ein praxisorientiertes, immersives Programm, das Sie von grundlegenden Python-Kenntnissen bis hin zu fortgeschrittenen Data-Science-Techniken führt. Sie lernen, große Datensätze zu analysieren, prädiktive Modelle zu entwickeln und Erkenntnisse zu kommunizieren, die reale Geschäftsentscheidungen unterstützen.

Durch eine Kombination aus Live-Unterricht, realen Projekten und praktischen Übungen erhalten Sie einen End-to-End-Einblick in den gesamten Data-Science-Lebenszyklus. Von Datenbereinigung und Visualisierung bis hin zu Machine Learning und Modell-Deployment bereitet Sie dieser Kurs darauf vor, reale Geschäftsprobleme mit Python zu lösen – einer der gefragtesten Programmiersprachen unserer Zeit.

Hauptmerkmale

• Kurs- und Trainingsmaterial in englischer Sprache

• Strukturierter Lehrplan von Anfänger bis Fortgeschrittene

• 35+ Stunden Live-Training (über 2–4 Wochen verteilt)

• 60 Stunden Aufgaben und Assessments

• 36 Stunden praktische Übungssessions

• 70+ empfohlene Selbstlern-Stunden

• 6 reale Praxisprojekte

• Code Reviews und Feedback von Industrieexperten

• Capstone-Projekt mit realer Problemstellung

• Zertifikat inklusive

Bitte kontaktieren Sie uns zur Termin- und Zeitplanbestätigung vor der Buchung (auch Wochenendoptionen verfügbar).

Lernergebnisse

Python-Grundlagen: Arbeiten mit Anaconda und Verständnis zentraler Python-Konzepte wie Datentypen, Strings, reguläre Ausdrücke, Datenstrukturen, Schleifen und Kontrollstrukturen.

Funktionen & OOP in Python: Erstellung benutzerdefinierter Funktionen, Nutzung von Lambda-Ausdrücken sowie objektorientierte Programmierung mit Klassen und Objekten.

Datenverarbeitung & -manipulation: Import und Export von Datensätzen sowie Datenanalyse mit der Pandas-Bibliothek.

Wahrscheinlichkeit & Statistik: Zentrale statistische Konzepte wie Datenverteilungen, bedingte Wahrscheinlichkeit und Hypothesentests.

Fortgeschrittene Statistik: Methoden wie ANOVA, lineare Regression, Modellentwicklung und Dimensionsreduktion.

Predictive Modeling: Bewertung von Modellen, Leistungsmetriken und Lösung von Klassifikationsproblemen.

Zeitreihenanalyse: Arbeiten mit Zeitreihendaten, deren Komponenten und gängigen Prognosemethoden.

Zielgruppe

Dieser Kurs ist ideal für:

• Angehende Data Scientists und Data Analysts

• Software Engineers mit Wechsel in Data Science

• Fachkräfte, die mit großen Datensätzen arbeiten

• Forscher, Ökonomen und Analysten

• Alle, die ein strukturiertes Python-Data-Science-Programm suchen

Voraussetzungen

• Keine zwingenden Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Programmierung sind hilfreich

• Mathematik- und Statistikkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht erforderlich

Kursübersicht

Modul 1: Einführung in Data Science

• Was ist Data Science

• Überblick über Data Analytics

• Data-Science-Lebenszyklus

• Tools und Technologien

Modul 2: Python meistern

• Python-Setup (Anaconda)

• Datentypen, Strings, Schleifen, Kontrollstrukturen

• Reguläre Ausdrücke & Datenstrukturen

• Funktionen & Lambda-Funktionen

• Grundlagen OOP

• Datenimport

• Datenmanipulation mit Pandas

• Datenvisualisierung mit Matplotlib, Seaborn, ggplot

Modul 3: Wahrscheinlichkeit & Statistik

• Datenverteilungen und statistische Konzepte

• Bedingte Wahrscheinlichkeit

• Hypothesentests

Modul 4: Fortgeschrittene Statistik

• Varianzanalyse (ANOVA)

• Lineare Regression

• Modellentwicklung

• Dimensionsreduktion

Modul 5: Predictive Modeling

• Modellbewertungsmetriken

• Klassifikationstechniken

• Performance-Optimierung

Modul 6: Zeitreihenanalyse

• Zeitreihendaten und Komponenten

• Prognosetechniken

• Exponentielle Glättung

Modul 7: Capstone & Praxisprojekte

• Entwicklung von ML-Modellen für reale Geschäftsprobleme

• Deployment in produktive Umgebungen

• Portfolio-reife Projekte

FAQ

Was ist Data Science mit Python?
Data Science mit Python bedeutet, Daten zu nutzen, um Modelle zu entwickeln, Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsprobleme zu lösen. Es kombiniert Programmierung, Statistik und Fachwissen zur Entscheidungsunterstützung.

Warum sollte ich dieses Programm wählen?
Dieses vierwöchige Programm vermittelt Data Science mit Python von Grund auf. Sie lernen praxisnah, große Datensätze zu analysieren, Modelle zu entwickeln und Ergebnisse verständlich zu präsentieren. Am Ende können Sie Machine-Learning-Modelle im Capstone-Projekt real einsetzen.

Ich bin Anfänger – ist der Kurs geeignet?
Ja, der Kurs ist für alle Niveaus geeignet und deckt Grundlagen bis fortgeschrittene Themen ab.

Wie sieht das Online-Classroom-Erlebnis aus?
Sie nehmen an Live-Sessions teil, können interagieren, Fragen stellen, Gruppenarbeiten durchführen und auf Lernmaterialien zugreifen – alles in einer virtuellen Lernumgebung.

Wie viel sollte ich pro Woche lernen?
Empfohlen werden etwa zwei Stunden pro Tag zusätzlich zu den Trainingssessions.

Welche Projekte werde ich machen?
Sie arbeiten an einem Capstone-Projekt basierend auf realen Szenarien und entwickeln ein vollständiges Data-Science-Projekt.

Wie werde ich Data Scientist?
Ein möglicher Weg:

• Programmieren lernen (Python empfohlen)

• Mathematik & Statistik aufbauen

• Datenvisualisierung beherrschen

• ML & Deep Learning entwickeln

Dieser Kurs führt Sie strukturiert durch alle Schritte in der Praxis.