Start Ihrer Python-Reise in Datenwissenschaft und KI
  • Gewinnen Sie Klarheit über die Bedeutung von Python in der Daten- und KI-Umgebung
  • Lernen Sie die Rolle von Python in Data Science kennen
  • Vertiefen Sie Ihr Verständnis für die Nutzung von Python in Machine-Learning-Prozessen
  • Betrachten Sie die Arbeit eines Data Scientists mit Python-Skripten
  • Erkunden Sie, wie Python bei gängigen KI-Projekten eingesetzt wird
Grundlagen der Python-Programmierung
  • Sammeln Sie Programmiererfahrung mit Variablen, Schleifen, Bedingungen und Typen
  • Bauen Sie effiziente Python-Programme durch funktionsorientiertes Codieren
  • Erstellen Sie interaktive Skripte für Echtzeitdaten und Automatisierung
  • Schärfen Sie Ihre Fehlerbehebungsfähigkeiten und problemlösenden Logik in Python
  • Verwenden Sie Python für wichtige Daten- und KI-Anwendungen
Dateien, Unix und Git: Grundlagen
  • Nutzen Sie Python für das Verarbeiten strukturierter Dateien
  • Erlernen Sie Unix-Befehle zur Skriptentwicklung
  • Erhalten Sie Einblick in Git für kooperative Änderungen
  • Nützen Sie GitHub bei der Verwaltung von Projekten
  • Beteiligen Sie sich an Gruppenübungen für Teamarbeit
Umgang mit Daten in Python
  • Entwickeln Sie Verständnis für Datenstrukturen wie Listen, Wörterbücher und Tupel
  • Erforschen Sie Pandas und Numpy für numerische Datenoperationen
  • Führen Sie grundlegende Datenbereinigungsprozesse durch
  • Visualisieren Sie Daten mit einfachen Python-Diagrammen
  • Bereiten Sie Daten für KI-Modelle vor und transformieren Sie sie
Python in KI und Datenanwendungen
  • Verstehen Sie die Schaffung prädiktiver Modelle mit Python
  • Erlangen Sie Wissen über Klassifikation und Regression mit scikit-learn
  • Prototyping von neuronalen Netzwerken mit TensorFlow/Keras
  • Vorverarbeiten Sie Texte für grundlegende NLP-Aufgaben
  • Sichere Kompetenz im Umgang mit Python für AI-Entwicklung
Mini-Projekt: Python-Werkstatt
  • Setzen Sie das Gelernte in einem Mini-Projekt um
  • Simulieren Sie den Weg der Daten von der Input- zur Output-Phase
  • Arbeiten Sie zusammen in Git-Workflows und mit agiler Planung
  • Präsentieren Sie Ihre Arbeit durch Visualisierungen
  • Reflektieren Sie über den Einfluss von Python in Data Science und AI