Die Weiterbildung mit Python Programmierung für Data Science vermittelt Ihnen umfassendes Fachwissen in Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI).
Mit persönlicher Unterstützung durch einen Mentor erlernen Sie die wesentlichen Methoden aus Data Science, Machine Learning und KI sowie Python Programmierung und setzen diese unmittelbar praxisnah um.
Durch praxisorientierte Projekte, interaktive Live-Trainings und moderierte Sessions erhalten Sie Zugang zu professionellen Python Tools und nutzen diese effektiv.
Nach erfolgreichem Abschluss dieser Python Weiterbildung erhalten Sie ein staatlich anerkanntes Zertifikat.
Alle Inhalte des Kurses im Überblick:
Python Starter Package- Grundlegendes Verständnis und Anwendung von Datentypen, Schleifen, Funktionen und Dictionaries
- Datenverarbeitung mit NumPy-Arrays
- Programmierung mit Fokus auf datenbasierte Analysen und Automatisierung
Exploratory Data Analysis (EDA)
- Strukturierte Datenauswertung mit Pandas DataFrames
- Erstellung von Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn
- Datengetriebenes Storytelling und erste analytische Auswertungen
Machine Learning - Supervised Learning
- Grundlagen der Modellierung mit Scikit-Learn und linearen Regressionsverfahren
- Einsatz von Decision Trees, Random Forests und Ensemble-Methoden
- Verständnis neuronaler Netze und Einstieg in Deep Learning
Machine Learning - Unsupervised Learning
- Anwendung von Principal Component Analysis (PCA) zur Dimensionsreduktion
- Clusteranalysen mit k-Means und DBSCAN
- Grundlagen der Bildverarbeitung im Kontext unüberwachter Lernverfahren
Evaluieren und Optimieren
- Modellbewertung mittels Kreuzvalidierung und systematischer Tests
- Optimierung mit Grid Search und Einsatz von Pipelines
- Auswahl und Interpretation geeigneter Evaluationsmetriken
A Deeper Dive into Data Science
- Techniken des Feature Engineerings und der Datenrepräsentation
- Einführung in Natural Language Processing (NLP)
- Vertiefte Datenaufbereitung und fortgeschrittene Analyseverfahren
Lernen mit dem XDi
- Praxisnahes Arbeiten an virtuellen Data-Science-Projekten
- Individuelle Betreuung durch Mentoren
- Erstellung eines Portfolios zur Unterstützung bei Bewerbungen
- Bewerbungstraining
- Lernmaterialien als Artikel, Videos und digitale Formate
- Selbsttests und Quizzes zur Lernerfolgskontrolle
- Live-Trainings und interaktive Sessions zur Vertiefung und praktischen Anwendung
- Austausch mit anderen Teilnehmenden in einer aktiven Lern-Community
- Strukturierte Retrospektiven zur nachhaltigen Reflexion und Festigung des Wissens