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Schulung Data Science mit Python - Einführung in Python (S1961)

Python ist eine der weitverbreitesten Programmiersprachen, welche im Data Science Bereich Fuß fasst. Neben R ist sie derzeit eine der meist benutzen Data Science Programmiersprachen.
Sie erhalten Einblick in Algorithmen und Einführung in die Data Science Programmiersprache Python.

Offene Termine

19.07.-20.07.2017
2 Tage | 1.140,00
Köln   
Noch frei
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22.11.-23.11.2017
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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Individualschulung Anfragen

Schulungs-Ziel

Sie erhalten einen Überblick über den Cross Industry Standard Process for Data Mining und über verwendete Algorithmen, um Data Science Ergebnisse besser zu verstehen und kritisch hinterfragen zu lernen. Die Grundlagen der Programmiersprache Python werden erlernt, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Sie arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden.

Wer sollte teilnehmen

Technisch interessierte Fach- und Führungskräfte, welche einen Einstieg in die Programmiersprache Python wünschen, um eigenständig an Data Science Projekten mitzuarbeiten und einen besseren Überblick über die Tätigkeit von Data Scientists zu erhalten. Die Teilnehmer sollten erste Erfahrung mit Programmiersprachen haben, um das Grundkonzept einer Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen notwendig (wie Mittelwert, Median, Perzentil).

Inhalt

  • Einführung
    • Datenstrukturen in Python
    • Klassen, Funktionen
    • Entwicklungsumgebungen (Jupyter, Spyder)
  • Datenverarbeitung
    • Pakete numpy, pandas
    • Python als Taschenrechner
    • Indexierung, Slicing, Iterieren
    • Erzeugen und Ausgabe
  • Daten einlesen und grundlegende Statistiken
    • Pakete pandas, scipy
    • Deskriptive Statistiken
    • Zufallszahlen
    • Wichtige scipy Module (Integrieren, Interpolation) 
    • Daten aus verschiedenen Quellen einlesen
  • Visualisierung
    • Paket matplotlib
    • Scatterplot, Linienplot 
    • Barplot
    • Histogramm
    • Kerndichteschätzer
    • Speichern von Grafiken
  • Algorithmen im Data Science
    • Paket scikit-learn
    • Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning 
    • Technischer Überblick über Machine Learning Algorithmen
    • Lineare Regression
    • K-means
    • Random Forest
  • Fallbeispiel zur Wiederholung des Gelernten
    • Abgeschlossens Projekt bearbeiten vom Daten einlesen, verarbeiten bis zur Modellierung und Visualisierung

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: Tag, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetag 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Offene Termine

19.07.-20.07.2017
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Ein Team eines Unternehmens will geschlossen den Lehrgang Data Science mit Python - Einführung in Python reservieren

In dem Fall kann ein Inhouse-Lehrgangssystem zum Gegenstand Data Science mit Python - Einführung in Python sachdienlich sein. Die Agenda der Schulung kann dabei in Abstimmung mit den Dozenten ausgebaut oder abgespeckt werden.

Haben die Seminarteilnehmer allerdings Sachkenntnis in Data Science mit Python - Einführung in Python, sollte der Anfang entfallen. Eine Firmen-Fortbildung rechnet sich bei mindestens 3 Seminarteilnehmern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Data Science mit Python - Einführung in Python finden bisweilen in der Nähe von Bochum, Bonn, München, Düsseldorf, Dortmund, Münster, Hannover, Bielefeld, Wuppertal, Berlin, Essen, Nürnberg, Dresden, Bremen, Hamburg, Duisburg, Leipzig, Frankfurt, Stuttgart und Köln am Rhein in NRW statt.

Inhouse-Schulungen zu Data Science mit Python - Einführung in Python bundesweit

  • Freie und Hansestadt Hamburg Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Zufallszahlen | Visualisierung Paket matplotlib
  • Landeshauptstadt Stuttgart von Baden-Württemberg
  • Schulungs-Schwerpunkt: Fallbeispiel zur Wiederholung des Gelernten Abgeschlossens Projekt bearbeiten vom Daten einlesen, verarbeiten bis zur Modellierung und Visualisierung | Scatterplot, Linienplot 
  • Bundeshauptstadt Berlin Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Indexierung, Slicing, Iterieren | Lineare Regression
  • Landeshaupt München von Bayern
  • Schulungs-Schwerpunkt: Histogramm | Deskriptive Statistiken
  • Frankfurt am Main in Hessen
  • Schulungs-Schwerpunkt: K-means|Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning 
  • Köln am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Python als Taschenrechner | Daten aus verschiedenen Quellen einlesen
  • Hansestadt Bremen Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Einführung Datenstrukturen in Python | Random Forest
  • Landeshauptstadt von Nordrhein-Westfalen Düsseldorf am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Wichtige scipy Module (Integrieren, Interpolation) |Barplot

Wenn alle Seminarbesucher zustimmen, kann die Data Science mit Python - Einführung in Python Schulung hinsichtlich "Datenverarbeitung Pakete numpy, pandas" gekürzt werden und als Kompensation wird "Daten einlesen und grundlegende Statistiken Pakete pandas, scipy" intensiver thematisiert oder umgekehrt.

Welche Themen ergänzen Data Science mit Python - Einführung in Python?

Eine erste Ergänzung bildet Data Warehouse- und Business Intelligence-Architektur mit

  • Operational Data Store
  • Deployment-Prozesse
  • Metadaten-Management
  • Präsentation/Nutzung Online Analytical Processing (OLAP)

Empfehlenswert ist auch ein Seminar von „Microsoft-SQL-Server 2016/2014/2012/2008R2 Analysis Service (OLAP) und Reporting“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Transformation
  • Verschieden Möglichkeiten der Datendarstellung
  • TOP N Listen mit einer Zusammenfassung der restlichen Daten und "Sonstige"
  • Eigenschaften berechnender Elemente

Für Firmenschulungen ist das Thema „QlikView - Einstieg in Reporting und Analysen“ mit den Kapiteln Netzdiagramm und Sperren und Freigeben von Selektionen passend.

Für Professionals eignet sich auch eine R Einführung für Data Scientists Fortbildung. In diesem Workshop werden vor allen Dingen

  • Ausblick und weitere Möglichkeiten in R Weitere Kriterien zur Messung der Modellgüte: ROC, AUC, Lift
  • Entscheidungsbaumvisualisierung
  • Daten Selektion mit R Einlesen von Flatfiles
  • Feature Importance
behandelt.

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