- Einführung in die Nutzung von UNIX, Git für Python-Prozesse
- Nutzung von Jupyter Notebooks zur interaktiven Python-Entwicklung nutzen
- Erprobte Best Practices für gut organisierte Python-Codebasis
- Pair Programming und kollaborative Python-Entwicklung
Datenwissenschaft & Python-Frameworks für Datenverarbeitung
- Fortgeschrittene Datenmanipulation mit Pandas und NumPy nutzen
- Extract strukturiert Data via SQL und Python
- Visualisierungstechniken für geschäftliche Data-Entscheidungen
- EDA anhand von Python-Tools für tiefere Einblicke
Maschinelles Lernen Frameworks für fortschrittliche Python-Modelle
- Trainieren von ML-Modellen mit Scikit-Learn für Python
- Klassifikation, Regression und Entscheidungsbaumanalyse in Python
- Ensemble Methoden und Feature Engineering anwenden
- Arbeiten an ML-Projekten in Python via GitHub
Deep Learning & Künstliche Intelligenz mit TensorFlow
- Grundlagen neuronaler Netzwerke mit Python-Frameworks
- Deep Learning Modelle mit Keras und TensorFlow entwickeln
- CNNs und Transfer Learning für Bild- und Textanalyse
- Zeitreihenanalyse und NLP-Techniken in Python nutzen
Capstone Projekt: Anwendung mit modernem Python-Framework
- Projektentwicklung, Planung und Ablauf mit Python gestalten
- Agiles Arbeiten in Python-Teams für Data Science-Projekte
- Data Modelling und Reporting von Ergebnissen mit Python
- Vorbereitung für Rollen in Python, AI und Data Science