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Schulung Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung

Auch als Online Schulung im Virtual Classroom
5 Tage / S2046
9 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht

Schulungsformen

Offene Schulung


Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.

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Inhouse-/Firmenschulung

  • 5 Tage - anpassbar
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  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

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Individualschulung

  • 5 Tage - anpassbar
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  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

1 Teilnehmer = max. Fokus aufs Fachliche und max. Raum für individuelle Fragen.

Unverbindlich anfragen

Beschreibung

Die Practitioner Praxiswoche ist Teil des dreistufigen Zertifizierungspfades der "Data Science Business Akademie"

-> Certified Data Science Explorer -> Certified Data Science Practitioner -> Certified Data Science Expert 

Am Ende des Seminars haben Sie die Möglichkeit, die Prüfung (60 minütige Abschlussprüfung im Multiple-Choice-Format) für die 1. Zertifizierungsstufe "Certified Data Science Practitioner" abzulegen.

Bei Bestehen der Prüfung erhalten Sie ein Zertifikat, das Sie als "Certified Data Science Practitioner" ausweist. Ausgestellt wird es von der Knowledge Foundation @ Reutlingen University. So haben Sie einen handfesten Qualifizierungsnachweis in der Hand. 

Weitere Infos zum Zertifizierungspfad der Data Science Business Akademie und unseren Kooperationspartnern der Informationsfabrik und dem Institut  für  Angewandte Informatik der Knowledge Foundation @ Reutlingen University gibt's direkt auf unserer Data Science Business Akademie-Website:

=> https://www.datascience-business-akademie.de

Das datengetriebene Unternehmen und Industrie 4.0 sind die aktuellen Herausforderungen für die Digitalisierung der Wirtschaft. Hinter diesen Schlagworten steht Data Science als gemeinsamer methodischer Ansatz zur Auswertung und Interpretation von Daten. Data Scientists werden in Zukunft in jedem Unternehmen eine zentrale Rolle für die Wertschöpfung spielen.

Python ist eine der weitverbreitetsten Programmiersprachen, welche im Data Science Bereich etabliert ist. Neben R ist sie aktuell die am häufigsten benutzte  Data Science Programmiersprache.

Sie erhalten einen Einstieg, um mit Python Daten zu analysieren und Machine Learning Algorithmen umsetzen zu können. 

Schulungsziel

Sie können grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Wege, um weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden, sind bekannt, um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie  haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning und können diese voneinander differenzieren und in Python anwenden. Sie  arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand eines durchgehenden Datenbeispiels werden die wichtigsten Bibliotheken besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert. 

Details

Wer teilnehmen sollte

Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, welche einen  Einstieg in die Programmiersprache Python wünschen, um eigenständig an Data Science Projekten mitzuarbeiten oder ein besseres Verständnis für Python Code zu erhalten. Die Teilnehmer benötigen keine Erfahrung mit Python, sollten aber schon grundlegende Erfahrung mit einer  Programmiersprache gehabt haben, um das Grundkonzept einer  Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von  grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median,  Perzentil, lineare Regression).


Ihre Schulung

Lernmethode:
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen:
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.
Arbeitsplatz:
PC/VMs für jeden Teilnehmer
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
Lernumgebung:
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.
Arbeitsmaterialien:
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its
Teilnahmebescheinigung:
Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis

Organisation

Das Hygienekonzept wurde mit professioneller Hilfe umgesetzt und mit der zuständigen Behörde abgestimmt. Gerne stellen wir Ihnen dieses zur Verfügung. Darüber hinaus setzt die GFU - da, wo es besonders sinnvoll erscheint - CO2-Ampeln ein, um vor zu hohen Aerosol-Werten in der Raumluft zu warnen. Das Mittagessen findet im TÜV-Casino statt. Der TÜV hat ebenfalls ein vorbildliches Hygienekonzept.

Teilnehmerzahl:
min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung *:
Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten:
Dauer: 5 Tage
Präsenz-SchulungOnline-Schulung
Erster Tag10:00 - 17:00 Uhr09:00 - 16:00 Uhr
Folgetage09:00 - 16:00 Uhr09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung:
GFU Schulungszentrum
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz
oder online im Virtual Classroom
oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Räumlichkeiten:
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur
Preisvorteil :
Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil.
All-Inclusive:
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch
Barrierefreiheit:
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

Buchen ohne Risiko

Rechnungsstellung:
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.
Stornierung:
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars
Vormerken statt buchen:
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen
Bildungsgutschein:
Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie

Kostenfreie Services

Inhalt

  • Datenstrukturen in Python
    • Unterschied Funktionen vs. Methoden
    • Datenstrukturen in Python (number, tuple, list, dictionary, string)
    • Überblick und wichtige Methoden zu den Datenstrukturen 
    • Unterschied list vs. tuple
    • Die Besonderheit des Wertes NaN
    • Wann benutze ich welche Klammer [], (), {}?
    • Eine Sequenz von Zahlen erzeugen
    • List comprehension
  • Einführung in das Data Science Paket pandas
    • Elemente eines pandas data.frame 
    • Eine Zeile ansprechen, hinzufügen und verändern 
    • Eine Spalte ansprechen, hinzufügen und verändern
    • Boolean indexing
    • Ein leeres data.frame erstellen
    • Überblick über Methoden im data.frame, um einen Überblick der Daten zu erhalten. 
  • Grundlegende Statistiken mit pandas
    • Überblick über Statistiken, die ich mit einem data.frame  berechnen kann (Anzahl an gültigen Beobachtungen, Summe, Mittelwert,  Median, Minimum, Maximum, Varianz,...) 
    • Eine Kreuztabelle (Kontingenztafel) berechnen
    • Fehlende Werte ergänzen
    • Variablen standardisieren
    • Logische Operatoren
  • Daten einlesen
    • Das Arbeitsverzeichnis in Python setzen 
    • Ein CSV einlesen und schreiben und Überblick über die nützlichsten Parameter hierfür
    • Eine Excel Datei einlesen und schreiben und Überblick über die nützlichsten Parameter hierfür
    • Python's pickle modul zum Speichern von Python Objekten
    • Verschiedene Datentypen konvertieren (integer, unsigned integer, float, string)

  • Data handling mit Pandas
    • Löschen einer Zeile und Spalte
    • Überblick über Methoden, ein data.frame anzupassen (Spaltennamen ändern, Werte ersetzen, ein data.frame sortieren, ein data.frame nach einer kategorischen Variable gruppieren, randomisiert Zeilen aus einem data.frame auswählen) 
    • Pivotieren eines data.frame: Umwandeln zwischen long und wide Format (gestapelt und ungestapelte Daten)
  • Visualisierung mit matplotlib und pandas
    • Die Hauptelemente beim Plotten mit matplotlib
    • Einen Plot anpassen (x- und y-Achse ändern, Beschriftungen, Legende und Titel ändern) und speichern
    • Auswahl von Farben
    • Subplots erstellen
    • Erstellen von Scatterplot, Linienplot, Barplot, (gruppiertes) Histogram, Boxplot
  • Control Flows
    • Die range() Funktion
    • Eine eigene Funktion schreiben
    • Default Parameter in einer Funktion setzen
    • For Schleifen
    • If-Else Bedingungen
    • While Schleife
    • Logische Vergleichsoperatoren
    • Zuweisungsoperatoren
  • Algorithmen im Data Science (theoretischer Überblick)
    • Big Data und die vier Vs von Big data
    • Was ist Machine Learning
    • Die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning (supervised Learning - unsupervised learning - reinforcement learning)
    • Einführung in wichtige Algorithmen: Lineare Regression, Logistische  Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machine  (SVM), K-means, Kerndichteschätzer
    • Overfitten und wie ich es entdecken und vermeiden kann
    • Kreuzvalidierung, confusion matrix, ROC Kurve
  • Algorithmen im Data Science (in der Praxis)
    • Die Schritte beim Modellieren (Aufteilung der Daten in Test-Train, Model erstellen, Model validieren)
    • Praktische Umsetzung der theoretisch behandelten Algorithmen mit dem Paket scikit-learn
    • Trainieren und Validieren von Modellen
  • Finaler use case zur Wiederholung des Gelernten
    • Abgeschlossenes Projekt, in dem die wichtigsten Schritte wiederholt werden können vom Daten einlesen, Daten handling, über Visualisierung und Erstellen und Vergleich von Machine Learning  Algorithmen

Buchungsmöglichkeiten

Teilnahme auch Online möglich

Auf Wunsch können unsere Seminare auch als Online Seminar (Virtual Classroom) gebucht oder angefragt werden. Klicken Sie einfach bei Ihrer Buchung oder Anfrage die entsprechende Option an.

Gesicherte offene Termine
Schulung Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung
TerminOrtPreis
07.12.-11.12.2020 *
Plätze vorhanden
Köln 4.690,00
Köln 4.690,00 Buchen Vormerken
01.02.-05.02.2021 *
Plätze vorhanden
Köln 4.690,00
Köln 4.690,00 Buchen Vormerken
03.05.-07.05.2021 *
Plätze vorhanden
Köln 4.690,00
Köln 4.690,00 Buchen Vormerken
09.08.-13.08.2021 *
Plätze vorhanden
Köln 4.690,00
Köln 4.690,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • * Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
Firmenschulung
Im GFU Schulungszentrum
Inhouse-Schulung

Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff

In Ihrem Hause 
Auswählen
Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
  • europaweit
  • GFU Schulungszentrum
  • Berlin
  • Bremen
  • Düsseldorf
  • Dortmund
  • Dresden
  • Frankfurt
  • Hamburg
  • Hannover
  • Köln
  • Leipzig
  • Mannheim
  • München
  • Nürnberg
  • Stuttgart
Weiterer Ort:
Individualschulung

Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff

Auswählen
Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
  • Im GFU Schulungszentrum oder in Ihrem Hause europaweit
  • Berlin
  • Bremen
  • Düsseldorf
  • Dortmund
  • Dresden
  • Frankfurt
  • Hamburg
  • Hannover
  • Köln
  • Leipzig
  • Mannheim
  • München
  • Nürnberg
  • Stuttgart
Weiterer Ort:

So haben GFU-Kunden gestimmt

Über das Seminar
5/5

Das Produkt würde ich allen denjenigen empfehlen, die mit Python und Machine Learning arbeiten


Über die GFU
5/5

Die Schulung war sehr strukturiert und auch aufbauend zur ersten Schulung zur Zertifizierung zum Data Science.

Sunita T.

FAQ für Offene Schulungen

  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmer anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Häkchen setzen bei "Dieses Seminar als Remote Schulung anfragen"
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 07. Dez. - 11. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 01. Feb. - 05. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 03. Mai - 07. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 09. Aug. - 13. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars

Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

GFU-Seminar Arbeitsplatz

Eine Gruppe eines Unternehmens will simultan das Seminar Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung frequentieren

In dem Fall kann ein Firmen-Seminar zum Gegenstand Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung angebracht sein. Der Lehrstoff des Lehrgangs kann dabei in Abstimmung mit den Dozenten erweitert oder komprimiert werden.

Haben die Seminarbesucher allerdings Routine in Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine Inhouse-Weiterbildung lohnt sich bei mindestens 3 Mitarbeitern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung finden ab und zu in der Umgebung von Bonn, Wuppertal, Dresden, Essen, Dortmund, Hannover, Duisburg, Stuttgart, Bremen, Frankfurt, Berlin, Hamburg, Bielefeld, Düsseldorf, Münster, Nürnberg, Leipzig, München, Bochum und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Themen ergänzen Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung?

Eine passende Erweiterung bildet Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung mit

  • Zuweisungsoperatoren
  • Unterschied list vs. tuple
  • Eine Excel Datei einlesen und schreiben und Überblick über die nützlichsten Parameter hierfür
  • List comprehension

Empfehlenswert ist auch ein Kurs von „Data Science: Grundlagen der Statistik, Praxistag mit Excel“ mit der Behandlung von

  • Unterschiede in den verschiedenen Excel-Versionen
  • Excel: Statistik mit den Analyse-Funktionen
  • Excel: Statistik mit den Diagrammen
  • Fallstudie, Berechnung von statistischen Kennzahlen

Für Firmenschulungen ist das Thema „Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras“ mit den Kapiteln Problem der Überanpassung und unsupervised learning („Lernen ohne Lehrer“) unsupervised classical learningclustering passend.

Für Help-Desk-Mitarbeiter passt eine Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt Schulung. In diesem Training werden vor allen Dingen

  • Streuungsmaße: Varianz und Standardabweichung
  • zweidimensionale Datensätze, Streudiagramm
  • Lagemaße: arithmetisches Mittel, Median, Quantile
  • relative Häufigkeiten und kumulierte relative Häufigkeiten, empirische Verteilungsfunktion

behandelt.

90.068
TEILNEHMER
1.477
SEMINARTHEMEN
23.702
DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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  • 0221 82 80 90
  • Chat offline
Empfangsdamen der GFU

John Doe aus Stuttgart 

vor 3 Stunden