Im Kurs "Data Science mit Python" lernst du in drei Tagen, wie du Python für Data-Science-Projekte einsetzt. Du bekommst die grundlegenden Funktionen von Algorithmen aus dem maschinellen Lernen vermittelt und übst, wie du sie mit Python umsetzt. Vorkenntnisse im Programmieren brauchst du dafür nicht.
Los geht es mit deiner Python-Entwicklungsumgebung: Du machst erste Schritte mit Python und richtest deine Arbeitsumgebung ein. Danach folgt NumPy mit Listen, Arrays und den passenden Datentypen, dazu Berechnungen in Arrays, Broadcasting und Fancy Indexing. Bei Pandas übst du Datenaufbereitung sowie Indexierung und Slicing eines DataFrames.
Anschließend liest du Daten aus unterschiedlichen Formaten ein und konvertierst sie. Du lernst die zentralen Pandas-Objekte kennen, Series, DataFrame und Index. Dazu kommen Universal Functions, Hierarchical Indexing sowie das Zusammenführen und Gruppieren von Datensätzen. Darauf baust du grundlegende, deskriptive Statistiken und Kontingenztafeln.
Für die Datenvisualisierung arbeitest du mit Matplotlib. Du erstellst Histogramme und passt Legenden, Farben und Anmerkungen an, wieder in eigenständigen Übungen am Rechner.
Im Machine-Learning-Teil geht es um Feature Engineering und einen technischen Überblick über supervised und unsupervised Algorithmen. Bei Supervised Learning übst du Regression, Decision Trees, Random Forests und Support Vector Machines. Bei Unsupervised Learning stehen K-Means-Clustering, Principal Component Analysis und Gaussian Mixture Models auf dem Plan. Wie du die Generalisierung deiner Lösung überprüfst, lernst du ebenfalls. Umgesetzt werden die Algorithmen in den Frameworks scikit-learn und TensorFlow.
Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie an Projektleiter für Data-Science-Projekte. Theorie und Praxis wechseln sich ab, dazu tauschst du dich direkt mit projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmenden aus. Du buchst den Kurs als Virtual Classroom mit garantiertem Termin oder als Präsenztermin in Hamburg, München, Köln oder Nürnberg.
Nach der Teilnahme bekommst du ein Teilnahmezertifikat. Zusätzlich erhältst du ein digitales Open Badge als Kompetenznachweis. Das rufst du in deinem persönlichen Kundenkonto ab und teilst es auf Wunsch in sozialen Netzwerken.
