Alle Inhalte des Kurses Python für Data Science im Überblick:
Python Grundlagen & Programmierpraxis- Einführung in Python als zentrale Programmiersprache für datenbasierte Anwendungen
- Grundlagen der Programmierung mit Python: Datentypen, Schleifen, Funktionen und Dictionaries
- Arbeiten mit NumPy für effiziente Berechnungen und Datenstrukturen
- Automatisierung von Workflows und Entwicklung erster Python Skripte für datengetriebene Prozesse
Datenanalyse mit Python (Exploratory Data Analysis)
- Strukturierte Analyse von Datensätzen mit Pandas DataFrames
- Visualisierung von Ergebnissen mit Matplotlib und Seaborn
- Erkennen von Mustern, Trends und Zusammenhängen durch explorative Datenanalyse
- Datenbereinigung und -vorbereitung als wichtiger Schritt im Python Workflow
Machine Learning mit Python - Supervised Learning
- Umsetzung grundlegender Machine-Learning-Modelle mit Scikit-Learn
- Lineare Regression, Klassifikation sowie Entscheidungsbäume und Random Forests
- Einführung in neuronale Netze und Deep-Learning-Konzepte in Python
- Praxisnahe Modellierung und Anwendung auf reale Datensätze
Machine Learning mit Python - Unsupervised Learning
- Dimensionalitätsreduktion mit Principal Component Analysis (PCA)
- Clusteranalysen mit k-Means und DBSCAN
- Unüberwachte Lernverfahren zur Mustererkennung
- Einblicke in Bild- und Datenanalyse mithilfe moderner Python Bibliotheken
Modelle evaluieren & optimieren
- Bewertung von Modellen durch Kreuzvalidierung und geeignete Testverfahren
- Optimierung mit Grid Search und strukturierten Pipelines
- Auswahl und Interpretation relevanter Evaluationsmetriken
- Verbesserung von Performance und Stabilität in Python-basierten Projekten
Advanced Python für Data Science
- Feature Engineering und effiziente Datenrepräsentation
- Natural Language Processing (NLP) mit Python zur Analyse von Textdaten
- Fortgeschrittene Datenaufbereitung und Transformation
- Anwendung komplexer Analyse- und Modellierungsmethoden in professionellen Python Projekten