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PowerPackage Python Schulung

Data Science, Datenanalyse & Machine Learning

Dieses PowerPackage kombiniert die Inhalte der Kurse Python für Data Science – Datenanalyse und Einblick Machine Learning und Machine Learning Workshop – Hands-on Datenanalyse mit Python in einer Veranstaltung.

Die Programmiersprache Python bietet mit einer umfangreichen Landschaft an Bibliotheken zur Datenverarbeitung, -auswertung und -visualisierung sowie Architektur von Machine Learning Modellen eine ideale Plattform für Data Scientists. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Trainings lernen die wichtigsten Grundlagen der Programmiersprache Python zügig kennen und erarbeiten in interaktiven Übungen die Grundlagen im Umgang mit Daten (u.a. Import, Verarbeitung, Analyse und Darstellung). Der Workshop gibt zudem einen ersten Einblick in das Thema Machine Learning und bearbeitet ein erstes Beispiel anhand einer Klassifizierung.

Data Science und Machine Learning bilden keine Ausnahme: die graue Theorie kann praktische Erfahrung nicht ersetzen. Datenhandhabung und Analyse lassen sich am besten in Ihrer Anwendung erlernen. Indem Fehler gemacht und aus diesen retrospektiv Erkenntnisse abgeleitet werden, festigen sich der Erfahrungsschatz und das Wissen. In diesem Kurs behandeln die Teilnehmerinnen und Teilnehmer anhand eines Fallbeispiels alle Aspekte der Datenanalyse und des Aufbaus von Machine Learning Modellen. Angefangen von der Datennahme, über die Verarbeitung und Bereinigung der Daten, hin zu einfachen statistischen Modellen, Hypothesen und letztendlich dem Training und der Validierung von Machine Learning Algorithmen, behandelt der Kurs alle Aspekte der Arbeit eines Data Scientist.

Inhalte PowerPackage Python Schulung

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PowerPackage Python Teil 1

  • Grundlagen der Programmiersprache Python
  • Effiziente numerische Berechnungen (mit numpy)
  • Verarbeitung und explorative Analyse von Daten (mit pandas)
  • Visualisierung (u. a. matplotlib, plotly)
  • Machine Learning-Konzepte im Überblick (u. a. algorithmische und statistische Grundlagen, Lernszenarien, Metriken, Evaluation)
  • Machine Learning Pipeline am Beispiel einer Klassifizierung (mit scikit-learn)
  • Interaktives Material und durchgehende interaktive Übungen (mit Jupyter Notebooks)

PowerPackage Python Teil 2

  • Wiederholung
    • Interaktiv arbeiten mit Jupyter Notebooks
    • Python (Grundlagen & Bibliotheken: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn)
    • Machine Learning
  • Vorstellung des Fallbeispiels
    • Beschreibung der Problemstellung
    • Gemeinsames Brainstorming zum Vorgehen
    • Vorstellung eines minimalen Prototypen
  • Gruppenarbeit der TN
    • Regelmäßige Q&A Runden
    • Individuelle Hilfestellungen
  • Vorstellung der Ergebnisse

Wir schulen auch bei dir vor Ort!

Diese PowerPackage Python Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte PowerPackage Python-Firmenschulung durch.

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PowerPackage Python Zielgruppe:

Das PowerPackage Python richtet sich an Anwenderinnen und Anwender, die einen Einstieg in das Thema Datenanalyse und seine Umsetzung mit Python suchen und die anhand eines Fallbeispiels den Umgang mit echten Daten und die Implementierung von Machine Learning Lösungen üben wollen.

PowerPackage Python Voraussetzungen:

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieses PowerPackage Python sollten ein Interesse für die Arbeit mit Daten und statistischen Methoden mitbringen sowie mit Grundlagen der Programmierung vertraut sein. Grundkenntnisse der Programmiersprache Python sind von Vorteil.

Bewertungen

PowerPackage Python Schulung
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Nina P.
GEUTEBRÜCK GmbH
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Das Seminar hat meine Erwartungen voll erfüllt. Man hat gemerkt, dass der Trainer Spaß an der Sache und sehr viel Ahnung vom Thema hat. Das Gefühl hat man nicht in allen Schulungen (auf Schulungen im Allgemeinen bezogen).
Kundenstimme
Torsten B.
Westdeutscher Rundfunk WDR
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Das Seminar hat nicht nur Spaß gemacht, sondern auch wirklich 'ne Menge gebracht :-)
Kundenstimme
Wolfgang N.
ThyssenKrupp Nirosta
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Eine gute Adresse für das Erlernen scheinbar schwieriger und trockener Themen, die hier gut aufbereitet werden.
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