Data Scientist Intensivkurs - Bootcamp in Python, Data Science und Machine Learning - Online
In diesem einwöchigen Intensivkurs erwerben Sie die grundlegenden Fähigkeiten eines Data Scientists, um Daten effizient zu analysieren, maschinelle Lernmodelle zu entwickeln und Ergebnisse professionell zu interpretieren. Mit einem klaren Fokus auf Python, der führenden Programmiersprache für Data Science und Machine Learning, werden Sie systematisch an die relevanten Werkzeuge und Methoden herangeführt.
Der Kurs beginnt mit den Grundlagen in Python und der Nutzung wichtiger Bibliotheken wie pandas, numpy, matplotlib und seaborn. Diese Tools ermöglichen die Datenaufbereitung, -bereinigung und Visualisierung - essentielle Schritte im Data Science-Prozess. Der Schwerpunkt liegt dabei auf praxisorientierten Übungen, mit denen Sie Fähigkeiten wie Data Wrangling und Data Cleaning erlernen und vertiefen können.
Ein zentraler Teil der Weiterbildung widmet sich dem Einsatz von Machine Learning mit der scikit-learn-Bibliothek. Neben dem notwendigen theoretischen Hintergrund werden die gelernten Algorithmen - darunter lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, K-Means und DBSCAN - direkt in Python umgesetzt. Themen wie Overfitting, Cross-Validation und die Optimierung von Hyperparametern (z. B. mit Grid-Search) werden ebenso behandelt wie die Klassifikation von Daten und das Erstellen von Clustern.
Das Seminar bietet Ihnen außerdem die Möglichkeit, praktische Fähigkeiten durch eigenständiges Arbeiten und Übungsaufgaben zu festigen. Ein aktiver Austausch mit dem Dozenten stellt sicher, dass Sie die Inhalte optimal verstehen und anwenden können. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, eigenständig Daten aus unterschiedlichen Quellen zu analysieren, maschinelle Lernmodelle zu erstellen und Ihr Wissen gezielt weiter auszubauen.
Mit diesem Intensivkurs schaffen Sie eine solide Basis, um Python in Bereichen wie Data Analytics, Data Mining und Business Intelligence professionell einzusetzen. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung, sodass Sie die theoretischen Konzepte direkt in Ihrem beruflichen Kontext umsetzen können.
Legen Sie den Grundstein für Ihre Karriere als Data Scientist - praxisnah, kompakt und effizient!
Der Kurs beginnt mit den Grundlagen in Python und der Nutzung wichtiger Bibliotheken wie pandas, numpy, matplotlib und seaborn. Diese Tools ermöglichen die Datenaufbereitung, -bereinigung und Visualisierung - essentielle Schritte im Data Science-Prozess. Der Schwerpunkt liegt dabei auf praxisorientierten Übungen, mit denen Sie Fähigkeiten wie Data Wrangling und Data Cleaning erlernen und vertiefen können.
Ein zentraler Teil der Weiterbildung widmet sich dem Einsatz von Machine Learning mit der scikit-learn-Bibliothek. Neben dem notwendigen theoretischen Hintergrund werden die gelernten Algorithmen - darunter lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, K-Means und DBSCAN - direkt in Python umgesetzt. Themen wie Overfitting, Cross-Validation und die Optimierung von Hyperparametern (z. B. mit Grid-Search) werden ebenso behandelt wie die Klassifikation von Daten und das Erstellen von Clustern.
Das Seminar bietet Ihnen außerdem die Möglichkeit, praktische Fähigkeiten durch eigenständiges Arbeiten und Übungsaufgaben zu festigen. Ein aktiver Austausch mit dem Dozenten stellt sicher, dass Sie die Inhalte optimal verstehen und anwenden können. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, eigenständig Daten aus unterschiedlichen Quellen zu analysieren, maschinelle Lernmodelle zu erstellen und Ihr Wissen gezielt weiter auszubauen.
Mit diesem Intensivkurs schaffen Sie eine solide Basis, um Python in Bereichen wie Data Analytics, Data Mining und Business Intelligence professionell einzusetzen. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung, sodass Sie die theoretischen Konzepte direkt in Ihrem beruflichen Kontext umsetzen können.
Legen Sie den Grundstein für Ihre Karriere als Data Scientist - praxisnah, kompakt und effizient!
Dieses Seminar richtet sich an:
Dieser Python Data Science Intensivkurs richtet sich an Einsteiger, die die Grundlagen von Data Science erlernen möchten. Der Kurs ist ideal für Personen, die mit Python arbeiten wollen, um Daten zu analysieren und Machine Learning Modelle zu erstellen.
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noch Plätze frei- Seminar-Nr.:
- 1849_251_01AI
- Dauer:
- ca. 40 UStd.
- Zeiten:
- 5 Termine
€ 3.308,–
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Inhalt:
Der fünftägige Intensivkurs vermittelt Ihnen umfassende Kenntnisse in Python, Data Science und Machine Learning. Schritt für Schritt lernen Sie, Daten zu analysieren, aufzubereiten und maschinelle Lernmodelle zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf einer ausgewogenen Kombination aus Theorie und praxisnaher Anwendung, um das Gelernte direkt umsetzen zu können.
Das Seminar umfasst Machine Learning Algorithmen, die auf statistischen Methoden basieren. Daher sind Grundkenntnisse in Statistik notwendig. Begriffe wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Normalverteilung sollten Ihnen geläufig sein. Auch mathematische Symbole wie das Integral und das Summenzeichen sowie Konzepte wie Funktion und Ableitung sind von Vorteil. Logische Operatoren wie UND, ODER und NICHT werden ebenfalls kurz behandelt.
Die Teilnehmer sollten bereits Erfahrung im Umgang mit Daten haben, beispielsweise in Excel oder einer BI-Software, um Konzepte wie spaltenweise Berechnungen und einfache Statistiken (z.B. Mittelwert, Varianz) zu verstehen.
Der Unterricht wird in Deutsch abgehalten, während die Folien auf Englisch sind, da Python, die Dokumentationen der Pakete und viele Fachbegriffe des Machine Learning auf Englisch verfügbar sind. Grundlegende Englischkenntnisse sind daher hilfreich, um den Kursinhalten folgen zu können.
Bitte überprüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Internetzugriff ohne Einschränkungen hat, da die Seminarunterlagen (Skripte, Code, Dateien) online zum Download bereitgestellt werden.
Tag 1: Einführung in Python und Datenstrukturen
- Grundlagen der Programmierung mit Python
- Einführung in die Entwicklungsumgebung
- Syntax und grundlegende Befehle
- Wichtige Datenstrukturen
- Listen, Tupel und Dictionaries
- Arbeiten mit Arrays und Matrizen
- Einführung in pandas
- Der DataFrame als zentrales Datenstruktur-Element
- Datenimport und -export (CSV, Excel)
- Daten einlesen von Datenbanken
Tag 2: Datenmanipulation und -visualisierung
- Datenbereinigung mit pandas
- Umgang mit fehlenden Werten
- Daten filtern und transformieren
- Statistische Analysen
- Berechnung von Mittelwert, Median und Standardabweichung
- Gruppierungen und Kontingenz-Tabellen
- Datenvisualisierung mit matplotlib und seaborn
- Erstellung von Linien-, Balken- und Streudiagrammen
- Anpassung von Diagramm-Layouts und -Stilen
Tag 3: Einführung in Machine Learning
- Numpy und Datenaufbereitung
- Erstellung, Befüllung und Manipulation von numpy-Arrays
- Normalisierung, Umgang mit fehlenden Werten und One-Hot Encoding
- Grundlagen des Machine Learning
- Unterschiede zwischen KI, ML und Deep Learning
- Supervised und Unsupervised Learning sowie Overfitting und Train-Test-Split
- Lineare Regression mit scikit-learn
- Modellerstellung, Datenaufteilung und Validierung in Python
- Analyse der Ergebnisse mit Metriken wie Mean Squared Error
Tag 4: Erweiterte Machine Learning-Methoden
- Logistische Regression und Entscheidungsbaum
- Logistische Regression: Einführung, Modellerstellung und Validierung
- Entscheidungsbaum: Erstellung, Validierung und Hyperparameter-Tuning
- Ensemble-Methoden und AdaBoost
- Einführung in Bagging, Boosting und den AdaBoost-Algorithmus
- Anwendung und Validierung in Python
- Random Forest
- Modellerstellung, Validierung (z. B. Out-of-bag error) und Hyperparameter-Tuning
- Einsatz für Regression und Klassifikation
Tag 5: Praxisworkshop und Projektarbeit
- Weitere Algorithmen
- Einführung in K-Nearest Neighbor und Neuronale Netzwerke (MLP)
- Implementierung und Validierung der Algorithmen
- Optimierung und Modelltraining
- Cross-Validation und Grid Search zur Hyperparameter-Optimierung
- Training des finalen Modells nach der Validierung
- Clustering-Verfahren
- Erstellung und Validierung von K-Means und DBSCAN-Modellen
- Bewertung mit Silhouette Score und Calinski-Harabasz-Index
Voraussetzungen
Für den Data Scientist Intensivkurs sind keine Vorkenntnisse in Python erforderlich. Allerdings sollten Sie mit einer anderen Programmiersprache vertraut sein, um grundlegende Konzepte wie Variablen, Funktionen und For-Schleifen zu kennen.Das Seminar umfasst Machine Learning Algorithmen, die auf statistischen Methoden basieren. Daher sind Grundkenntnisse in Statistik notwendig. Begriffe wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Normalverteilung sollten Ihnen geläufig sein. Auch mathematische Symbole wie das Integral und das Summenzeichen sowie Konzepte wie Funktion und Ableitung sind von Vorteil. Logische Operatoren wie UND, ODER und NICHT werden ebenfalls kurz behandelt.
Die Teilnehmer sollten bereits Erfahrung im Umgang mit Daten haben, beispielsweise in Excel oder einer BI-Software, um Konzepte wie spaltenweise Berechnungen und einfache Statistiken (z.B. Mittelwert, Varianz) zu verstehen.
Der Unterricht wird in Deutsch abgehalten, während die Folien auf Englisch sind, da Python, die Dokumentationen der Pakete und viele Fachbegriffe des Machine Learning auf Englisch verfügbar sind. Grundlegende Englischkenntnisse sind daher hilfreich, um den Kursinhalten folgen zu können.
Technik im Data Scientist Invensiv Kurs
Für die Übungsaufgaben im Kurs benötigen die Teilnehmer einen Laptop. Es wird empfohlen, Ihren eigenen Laptop zu verwenden, auf dem die erforderliche Software vorab installiert ist. Eine detaillierte Installationsanleitung wird Ihnen vor dem Seminar per E-Mail zugeschickt.Bitte überprüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Internetzugriff ohne Einschränkungen hat, da die Seminarunterlagen (Skripte, Code, Dateien) online zum Download bereitgestellt werden.