Python-Programmierung: Python für Python Studenten

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.

Grundlagen von ML und Daten
  • Erhalten Sie eine Einführung in die Konzepte der Data Science und ihre Rolle bei der Lösung moderner Herausforderungen.
  • Lernen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung für den Umgang mit Daten und die Erstellung von Machine Learning-Workflows.
  • Erkunden Sie die Schnittstelle von KI und Machine Learning in datengesteuerten Innovationen.

Einführung in neuronale Netze

  • Verstehen Sie die Grundlagen neuronaler Netze und ihre Anwendungen in der Data Science.
  • Lernen Sie die Architektur neuronaler Netze kennen, einschließlich Schichten, Aktivierungsfunktionen und Verlustfunktionen.
  • Erkunden Sie Konzepte wie Vorwärts- und Rückwärtsausbreitung anhand praktischer Aufgaben zur Datenanalyse.
Deep Learning mit Keras
  • Meistern Sie die Verwendung von Keras, einer High-Level-API zum Aufbau neuronaler Netze in Python.
  • Erstellen und trainieren Sie Deep-Learning-Modelle für die Bilderkennung, Textanalyse und andere AI-Anwendungen.
  • Erkunden Sie fortgeschrittene Techniken wie Transferlernen und Modelloptimierung.
Praktische Anwendungen und Projekte
  • Verwenden Sie SQL, um Daten für Deep-Learning-Modelle vorzubereiten und zu verwalten.
  • Arbeiten Sie an Gruppenprojekten mit GitHub zusammen, um Ihre Machine Learning-Pipelines zu versionieren.
  • Wenden Sie Deep-Learning-Techniken auf reale Datensätze an und stellen Sie Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse und Datenwissenschaft unter Beweis.

Die Schulung behandelt Python-Programmierung für Python Studenten und setzt Python für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Deep Learning, Keras, SQL, GitHub, Datenmodellierung, Datenvisualisierung und Projekte mit praktischen Anwendungen ein.