Data Science und Python-Grundlagen
  • Lernen Sie die wesentlichen Python-Konzepte für die Datenwissenschaft kennen
  • Erfahren Sie, wie Python in AI und Data Science eingesetzt wird
  • Entwickeln Sie strukturierte Programme für eine bessere Codeorganisation
Entwicklungsumgebungen für Data Science
  • Richten Sie Jupyter Notebooks und Anaconda ein für effizientes Arbeiten
  • Nutzen Sie Unix und Git für Versionskontrolle und Teamarbeit
  • Optimieren Sie Python-Abläufe mit professionellen Tools
Datenverarbeitung und -manipulation
  • Meistern Sie die Nutzung von Pandas für Datenbearbeitung und Analyse
  • Nutzen Sie NumPy für komplexe numerische Berechnungen und Matrixoperationen
  • Bereiten Sie Daten vor, um die Qualität der Analyse zu verbessern
Erkunden und Analysieren von Daten
  • Verstehen Sie die Rolle der Explorativen Datenanalyse für datengesteuerte Entscheidungen
  • Entdecken Sie Trends und Anomalien in umfangreichen Datensätzen
  • Nutzen Sie Statistik für die aussagekräftige Dateninterpretation
Visualisieren von Daten
  • Erlernen Sie Matplotlib und Seaborn für effektive visuelle Darstellung
  • Gestalten Sie Diagramme und visuelle Geschichten, um datengestützte Einsichten zu vermitteln
Einführung in das Deep Learning
  • Erkennen Sie die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning
  • Lernen Sie die Elemente und den Aufbau von künstlichen neuronalen Netzen
  • Untersuchen Sie Aktivierungsfunktionen und Backpropagation in AI
TensorFlow und Keras für Deep Learning
  • Erhalten Sie praktische Kenntnisse in der Nutzung von TensorFlow und Keras für AI
  • Trainieren Sie neuronale Modelle für Klassifikation und Regression
  • Implementieren Sie CNNs für differenzierte Bildanalysen
Modellierung von Daten mit Deep Learning
  • Arbeiten Sie mit überwachten Lernmethoden wie Klassifikation
  • Verstehen Sie unüberwachte Lernmethoden wie Clustering
  • Anwenden von Deep Learning-Techniken auf reale Datensätze
Praktische Anwendung von Python und AI
  • Führen Sie Datenvorbereitung und Feature-Engineering durch
  • Entwickeln und bewerten Sie Deep Learning-Modelle für strukturierte Daten
  • Setzen Sie AI-Lösungen in praxisrelevanten Projekten um