- Lernen Sie Syntax, Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen kennen
- Vertiefen Sie Ihr Wissen über Funktionen, Schleifen und modulare Konzepte für Data Analysis
- Erforschen und nutzen Sie Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn für AI und Data Science
Set-up von Entwicklungsumgebungen
- Installieren Sie Anaconda und Jupyter Notebooks für Data Science-Projekte
- Verwenden Sie Git, um Versionskontrolle in kollaborativen Datenanalysen zu implementieren
- Erkunden Sie Python-IDEs wie PyCharm und VS Code für Data Science und ML
Erweiterte Programmierungstechniken für Data Analysis
- Entwickeln Sie Verständnis für objektorientierte Programmierung (OOP) in Datenanwendungen
- Navigieren Sie durch Datenstrukturen und Algorithmen zur optimierten Datenwissenschaft
- Verbessern Sie Codeleistung für umfangreiche Data Analysis-Projekte
Grundzüge maschineller Lernalgorithmen
- Erfahren Sie mehr über überwachtes und unüberwachtes Lernen für Data Analysis
- Erkunden Sie ML-Modelle für Klassifikation, Regression und Clustering
- Vergleichen Sie Metriken zur Modellbewertung in der Datenwissenschaft
Überwachtes Lernen und seine Algorithmen
- Setzen Sie lineare Regression und Entscheidungsbäume für datenbasierte Projekte ein
- Arbeiten Sie mit SVMs und Ensemble-Ansätzen in der Datenanalyse
- Optimieren Sie Modelle auf Genauigkeit für tiefere Einblicke in AI
Unüberwachtes Lernen für datengesteuerte Erkenntnisse
- Experimentieren Sie mit K-Means und hierarchischem Clustering zur Datenanalyse
- Wenden Sie PCA und t-SNE für visualisierte Darstellungen von Datensätzen an
- Erkennen Sie Muster und segmentieren Sie Daten wirkungsvoll
Komplexe ML-Techniken in der Data Science
- Nutzen Sie XGBoost und LightGBM für anspruchsvolle Use-Cases
- Verbessern Sie Ihre Modelle mit Hyperparameter-Tuning für stärkere AI
- Automatisieren Sie Bereitstellung der Modelle für Data Analysis-Anwendungen
Praktische Anwendung von ML in Datenprojekten
- Implementieren Sie ML-Algorithmen in praktischen Datenanalyse-Projekten
- Evaluieren und trainieren Sie Modelle für tiefergehende Datenwissenschaft
- Entwickeln Sie komplette Workflows zur Lösung analytischer Datenprobleme