Data Science und Machine Learning: Einführung in die wichtigsten Python Bibliotheken
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Data Science und Machine Learning: Einführung in die wichtigsten Python Bibliotheken
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Startdaten und Startorte
WissensPiloten GmbH bietet seine Kurse in den folgenden Regionen an: Berlin, Bielefeld, Bremen, Dresden, Düsseldorf, Essen, Frankfurt am Main, Hamburg, Hannover, Karlsruhe, Köln, Leipzig, Magdeburg, München, Stuttgart
Beschreibung
Einführung in Data Science und Machine Learning mit Python
In dieser Schulung lernen Sie die wichtigsten Tools und Bibliotheken für effektives Data Science und Machine Learning mit Python kennen. Im Fokus stehen die Programmierbibliotheken NumPy, Pandas und Matplotlib – ergänzt durch Grundlagen aus Statistik, Data-Mining und maschinellem Lernen.
Schulungsbeschreibung
Machine Learning ist ein zentraler Teilbereich der Künstlichen Intelligenz: IT-Systeme erkennen auf Basis von Datensätzen und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten – und können anschließend auch neue, unbekannte Daten klassifizieren. Python gilt dabei als eine der meistgenutzten Programmiersprachen im Bereich maschinelles Ler…
Frequently asked questions
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Einführung in Data Science und Machine Learning mit Python
In dieser Schulung lernen Sie die wichtigsten Tools und Bibliotheken für effektives Data Science und Machine Learning mit Python kennen. Im Fokus stehen die Programmierbibliotheken NumPy, Pandas und Matplotlib – ergänzt durch Grundlagen aus Statistik, Data-Mining und maschinellem Lernen.
Schulungsbeschreibung
Machine Learning ist ein zentraler Teilbereich der Künstlichen Intelligenz: IT-Systeme erkennen auf Basis von Datensätzen und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten – und können anschließend auch neue, unbekannte Daten klassifizieren. Python gilt dabei als eine der meistgenutzten Programmiersprachen im Bereich maschinelles Lernen: übersichtlich, universell einsetzbar und schnell zu erlernen.
Wer Data-Science- und Machine-Learning-Methoden effizient einsetzen möchte, muss die nötigen Bibliotheken kennen und beherrschen. Diese Schulung vermittelt Ihnen praxisnah den Umgang mit NumPy, Pandas und Matplotlib sowie Konzepte wie Klassifikation, Regression, Clustering und Empfehlungssysteme. Kleine Übungsaufgaben und Quizze sorgen dafür, dass Sie das Erlernte direkt anwenden können.
Schulungsinhalte
- Installation Python
- Virtuelle Umgebung anlegen
- Jupyter Notebook installieren und erste Schritte
- Numpy
- Array Basics und Datentypen, Numpy Performance
- Matritzen, Vektoren
- Shapes und Reshaping
- Numpy Funktionen
- Sortierungen
- Gruppieren, Aggregate
- Broadcasting
- Boolsche Serien, Filtern
- Verteilungen (Normalverteilung, Gleichverteilung)
- Universelle Funktionen (ufuncs)
- Daten laden und speichern
- Daten plotten
- Übungen und Quizzes
- Pandas
- Series, Datentypen
- Dataframes und deskriptive Statistik (Mittelwert, Median, Modus, …)
- Spalten und Reihen (Hinzufügen, Löschen, Updaten)
- Einlesen von CSV-Dateien mit Pandas
- Grundfunktionen
- Sortieren, Aggregate, Gruppieren
- Umgang mit fehlenden Werten, NAN
- Anwenden von Funktionen auf Spalten
- Filtern, boolsche Serien
- Zeitreihen
- Joins
- Mit Pandas plotten
- Übungen und Quizzes
- Daten aus einer API auslesen
- Dataframes speichern
- Testdaten generieren mit Faker
- Matplotlib
- Funktionen plotten
- Scatterplots
- Figures und Subplots
- Histogramme
- Interaktive Plots
- Contourplots
- Übungen und Quizzes
- Themen nach Bedarf und Zeit
- Statistische Datenvisualisierung mit Seaborn (Boxplots, Pairplots)
- Erste Schritte mit Sklearn (Machine Learning)
Zielgruppe und Vorkenntnisse
Diese Schulung richtet sich an Analyst:innen und Wissenschaftler:innen, die in Data Science und Machine Learning mit Python einsteigen und sich die wichtigsten Bibliotheken und Tools aneignen möchten. Vorausgesetzt werden Python-Grundkenntnisse – insbesondere in den Bereichen Listen, Funktionen, Variablen, Datentypen, Schleifen und Objekte.
Dauer: 3 TageSchulungen anders gedacht & gemacht - das ist unser Ziel! Damit Sie erfolgreich und nachhaltig Ihr Wissen erweitern - in Bereichen wie IT, Grafik, Video ,Office, SocialMedia und vielen anderen mehr.
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