Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung.
Einführung in die Datenwissenschaft und Python:- Einführung in die Datenwissenschaft und die Rolle von Datenwissenschaftlern bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung
- Verständnis der Bedeutung von Python bei der Datenanalyse und der Verwendung von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib
- Überblick über den maschinellen Lernprozess und wie Python den Prozess unterstützt
- Einrichtung einer Python-Umgebung für effiziente datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe
- Verwendung von Pandas zur Datenbereinigung, -vorbereitung und -manipulation in Data Science-Projekten
- Umgang mit fehlenden Daten, Duplikaten und Ausreißern mit Pandas
- Anwendung von NumPy für effiziente numerische Operationen und Datentransformationen
- Zusammenführen und Umformen von Datensätzen für die Analyse mit Pandas DataFrames
- Einführung in Matplotlib und Seaborn zur Erstellung effektiver Datenvisualisierungen
- Visualisierung von Trends, Verteilungen und Beziehungen in Daten mithilfe von Diagrammen und Grafiken
- Anpassung von Visualisierungen für eine bessere Datenpräsentation und -übersichtlichkeit
- Verständnis der Rolle des visuellen Storytellings in der Datenwissenschaft für die Vermittlung von Erkenntnissen
- Erstellung interaktiver Visualisierungen mit Plotly und Bokeh
- Bewährte Verfahren für die Präsentation von Datenerkenntnissen für nicht-technische Interessengruppen
- Automatisierung von Berichten und Dashboards für datengestützte Entscheidungsfindung
- Nutzung von Visualisierungen in maschinellen Lern- und AI-Projekten
Die Schulung behandelt Python für Datenaufbereitung und Datenvisualisierung mit Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly und Bokeh und integriert Python in Berichterstattung, Dashboards und Projekte des maschinellen Lernens.