- Verstehen Sie die Rolle von Python in der Data Science und Datenanalyse.
- Lernen Sie wichtige Programmierkonzepte kennen, die speziell auf Data Science-Anwendungen zugeschnitten sind.
- Erfahren Sie, wie Python Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Data Science-Pipelines unterstützt.
Datenanalyseverfahren Einführung
- Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) mit Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy im Kontext von Data Science durch.
- Bereinigen, verarbeiten und visualisieren Sie Daten mithilfe des umfangreichen Python-Ökosystems für Data Science.
- Gewinnen Sie mithilfe von SQL in Kombination mit Python umsetzbare Erkenntnisse für Data Science-Projekte.
Python für maschinelles Lernen
- Implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen mit Python-Bibliotheken wie Scikit-learn - ein zentraler Bestandteil moderner Data Science.
- Erkunden Sie überwachte und unüberwachte Lernmethoden innerhalb von Data Science-Workflows.
- Verstehen Sie Techniken zur Optimierung, Regularisierung und Modellbewertung in Data Science-Modellen.
Fortgeschrittene Python-Anwendungen in der Datenwissenschaft
- Arbeiten Sie mit fortgeschrittenen Python-Bibliotheken wie TensorFlow und Keras für Deep Learning in der Data Science.
- Wenden Sie Clustering- und Dimensionalitätsreduktionstechniken zur Analyse komplexer Data Science-Datensätze an.
- Lernen Sie Zeitreihenprognosen und ihre praktischen Anwendungen in der Data Science kennen.
Datenwissenschaftliche Projekte aus der Praxis
- Erstellen Sie Python-basierte Lösungen für reale Data Science-Probleme.
- Entwickeln Sie überzeugende Visualisierungen und präsentieren Sie Data Science-Erkenntnisse wirkungsvoll den Stakeholdern.
- Arbeiten Sie bei Gruppenprojekten an realitätsnahen Data Science-Szenarien mit Python, agilen Methoden und Git.
Data Science-Experten erweitern ihre Kenntnisse in fortgeschrittenen Python-Anwendungen wie Deep Learning und Zeitreihenprognosen.