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Präsenz + Online Schulungen: Bei uns, bei Ihnen oder online - Sie haben die Wahl!

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!

Mehr Infos
Stand 20.01.: GFU-Präsenz Seminare finden statt. (Nur mit 2G-Nachweis). In der Regel keine Maskenpflicht im Seminarraum. →Details

Schulung Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung

Auch als Online Schulung im Virtual Classroom

5 Tage / S2046
13 Teilnehmende haben bisher dieses Seminar besucht
Luftreiniger
Saubere Luft im Schulungszentrum!

Zu Ihrer Sicherheit haben wir 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 lüften und filtern!

Zertifizierte FFP2 Masken für unsere Teilnehmenden
Stand 20.01.: GFU-Präsenz Seminare finden statt. (Nur mit 2G-Nachweis). In der Regel keine Maskenpflicht im Seminarraum. →Details

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 5 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 5 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

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 eigenständig an Data Science Projekten mitarbeiten oder begleiten wollen. Die Teilnehmer benötigen grundlegende Erfahrung mit Python, um auf das Grundkonzept der Programmiersprache aufbauen zu können. Überdies ist ein Basiswissen von grundlegenden 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 inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

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 alle Teilnehmenden
  • Hochwertige und performante Hardware
  • Große, höhenverstellbare Bildschirme
  • Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • 86-90 Zoll Bildschirm für perfekte Präsentationen in jedem Schulungsraum
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
  • Auf Wunsch: Günstige Hardware-Miete (2. Monitor, Webcam, etc.)
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen.

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.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung *

Ab einem Teilnehmenden

Schulungszeiten
5 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am 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.

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

-
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


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Monitor, Webcam etc. günstig mieten
  • Technik-Sofort-Support

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.

Schulung Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung

TerminOrtPreis
07.02.-11.02.2022 *
Plätze vorhanden
Köln 4.690,00
Köln 4.690,00 Buchen Vormerken
16.05.-20.05.2022 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 4.690,00
Köln / Online 4.690,00 Buchen Vormerken
15.08.-19.08.2022 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 4.690,00
Köln / Online 4.690,00 Buchen Vormerken
14.11.-18.11.2022 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 4.690,00
Köln / Online 4.690,00 Buchen Vormerken
16.01.-20.01.2023 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 4.690,00
Köln / Online 4.690,00 Buchen Vormerken
17.04.-21.04.2023 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 4.690,00
Köln / Online 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
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei

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:
Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

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 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.

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. Feb. - 11. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 16. Mai - 20. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 15. Aug. - 19. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 14. Nov. - 18. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 16. Jan. - 20. Jan. ✓ 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 zusammen den Lehrgang Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung frequentieren

Hier kann ein kundenspezifisches Seminar zum Gegenstand Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung ratsam sein. Der Unterrichtsstoff des Seminars kann nebenbei bemerkt zusammen mit den Dozenten ausgebaut oder abgespeckt werden.

Haben die schon Vorkenntnisse in Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung, sollte der Anfang gekürzt werden. Eine Inhouse-Bildungsmaßnahme rentiert sich bei mindestens 3 Schulungsteilnehmern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung finden manchmal im Umkreis von Hamburg, München, Dresden, Stuttgart, Frankfurt, Bonn, Nürnberg, Wuppertal, Bochum, Düsseldorf, Leipzig, Bremen, Hannover, Duisburg, Berlin, Münster, Essen, Dortmund, Bielefeld und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Thematiken erweitern Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung?

Eine gute Basis bildet Data Science Business Akademie: Python - Praxis mit Zertifizierung mit

  • Erstellen von Scatterplot, Linienplot, Barplot, (gruppiertes) Histogram, Boxplot
  • Was ist Machine Learning
  • 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,...) 
  • Einführung in das Data Science Paket pandas Elemente eines pandas data.frame 

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Data Science - Einführung für angehende Data Scientists“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Praktische Umsetzung eines Data-Science- Prozesses in einem Tool
  • Einführung und Einbindung von Data Science in einen betriebswirtschaftlichen Rahmen
  • Data-Science-Methoden (insbesondere Machine Learning) und Werkzeuge
  • Tipps, Tricks und Kniffe für ein gutes Data-Science-Produkt

Für Firmenschulungen ist das Thema „Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau“ mit dem Unterrichtsstoff Quickinfos erstellen und nutzen und Ergebniskommunikation und Reporting passend.

Für Fortgeschrittene eignet sich auch eine Data Science Business Akademie: Grundlagen mit Zertifizierung Fortbildung. In diesem Seminar werden insbesondere

  • Entscheidungsbäume und Ensemble  Verfahren
  • Induktive Statistik und statistische Test-Verfahren
  • Übungen zum selbständigen Anwenden der Methoden
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung

behandelt.

100.542
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