Buchen Sie Ihr Wunschseminar als Präsenz-Schulung bei uns im Schulungszentrum in Köln, als Inhouse-Schulung bei Ihnen oder als Online-Training - ganz wie es für Sie am besten passt!
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Schulung Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung
Als Online-Schulung oder in Präsenz
Schulungsformen
Offene Schulung
- 5 Tage
- 3 gesicherte Termine
- 4.690,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
-> 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 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:innen, welche eigenständig an Data Science Projekten mitarbeiten oder begleiten wollen. Die Teilnehmenden benötigen grundlegende Erfahrung mit Python, um auf das Grundkonzept der Programmiersprache aufbauen zu können. Überdies ist ein Basiswissen von statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil, lineare Regression).
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC. | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| 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 | |
Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab einem Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
| ||
| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Das Hygienekonzept wurde mit professioneller Hilfe umgesetzt und mit der zuständigen Behörde abgestimmt. Gerne stellen wir Ihnen dieses zur Verfügung. Darüber hinaus haben wir zu Ihrer Sicherheit das Schulungszentrum mit insgesamt 17 Trotec TAC V+ Hochleistungsluftreinigern ausgestattet. Durch die neuartig entwickelte Filtertechnik (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) wird die Raumluft mehrfach stündlich umgewälzt und infektiöse Aerosole im HEPA-Virenfilter zu 99.995% abgeschieden und abgetötet. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2 Ampeln ausgestattet, wir stellen Ihnen gerne zertifizierte FFP2 Masken zur Verfügung. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| 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 |
| Fördermöglichkeiten |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
|
|
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
- 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
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 03.07.-07.07.2023 * Plätze vorhanden Köln 4.690,00 | Köln | 4.690,00 | Buchen Vormerken |
| 09.10.-13.10.2023 * Plätze vorhanden Köln 4.690,00 | Köln | 4.690,00 | Buchen Vormerken |
| 04.12.-08.12.2023 * Plätze vorhanden Köln 4.690,00 | Köln | 4.690,00 | Buchen Vormerken |
Inhouse-/Firmenschulung
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Individualschulung
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
FAQ für Offene Schulungen
Welche Schulungsform ist ideal für mich?
- 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 Teilnehmende 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.
Wie kann ich an einer Online Schulung teilnehmen?
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Häkchen setzen bei "Dieses Seminar als Remote Schulung anfragen"
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Was ist ein Virtual Classroom?
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
Welche gesicherten Termine gibt es?
- 03. Jul. - 07. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 09. Okt. - 13. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 04. Dez. - 08. Dez. ✓ 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
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
Hotelreservierung
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
Verpflegung
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.