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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

Schulung Data Science mit Python - Einführung in Python

Als Online-Schulung oder in Präsenz

3 Tage oder 5 halbe Tage / S1961
309 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. Wir lüften und filtern! Zusätzlich sind alle Räume mit CO2 Ampeln ausgestattet. Gerne stellen wir Ihnen unser Hygienekonzept zur Verfügung.

Zertifizierte FFP2 Masken für unsere Teilnehmenden

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

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

Individualschulung

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

Beschreibung

Python ist eine der weitverbreitetsten Programmiersprachen, welche im Data Science Bereich etabliert ist. Neben R ist sie derzeit die meist benutzte Data Science Programmiersprache.
Sie erhalten einen Einstieg, um mit Python anhand vom pandas Paket Daten zu analysieren, mit seaborn plots zu erzeugen, eigene Funktionen zu schreiben 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 von Datenbeispielen werden die wichtigsten Bibliotheken (pandas, seaborn, scikit-learn) 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 gemacht haben, um das Grundkonzept einer Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil).

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
  • 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.

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.

Seminarsprache

Es besteht die Möglichkeit, das Seminar "Data Science mit Python - Einführung in Python" auf Englisch als Inhouse-/Firmenschulung abzuhalten. Fragen Sie uns an!


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung *

Ab einem Teilnehmenden

Schulungszeiten
Ganztags: 3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Vormittags: 5 halbe Tage, 09:00 - 12:30 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.

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

-
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


Präsenz-Schulung

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

Inhalt

  • Einführung
    • Kurzer Hintergrund zu Python und Anaconda 
    • Installieren von neuen Paketen
    • Arbeiten mit Jupyter Lab
  • Einführung in das Data Science Paket pandas
    • Elemente eines pandas data.frame 
    • Eine Zeile/Spalte ansprechen, hinzufügen, löschen und verändern 
    • Boolean indexing
    • Ein leeres data.frame erstellen
    • Überblick über Methoden, ein data.frame anzupassen (Spaltennamen ändern, Werte ersetzen, ein data.frame sortieren
  • Grundlegende Statistiken mit pandas
    • Überblick über Statistiken, die mit einem data.frame berechnen werden kann (Anzahl an gültigen Beobachtungen, Summe, Mittelwert, Median, Minimum, Maximum, Varianz,...) 
    • Eine Kreuztabelle (Kontingenztafel) berechnen
    • Analysen mit grouphy gruppieren
    • Fehlende Werte ergänzen
  • Daten einlesen
    • Das Arbeitsverzeichnis in Python setzen 
    • Ein CSV 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)
  • Visualisierung mit matplotlib und seaborn
    • Die Hauptelemente beim Plotten mit matplotlib
    • Einen Plot anpassen (x- und y-Achse ändern, Beschriftungen, Legende und Titel ändern) und speichern
    • Auswahl von Farben
    • Erstellen von Scatterplot, Linienplot, Barplot, Boxplot mit seaborn
  • Control Flows
    • Die range() Funktion
    • Eine eigene Funktion schreiben
    • Default Parameter in einer Funktion setzen
    • For Schleifen
    • If-Else Bedingungen
    • Logische Vergleichsoperatoren
    • Zuweisungsoperatoren
  • Überblick über Machine Learning
    • Was ist Machine Learning
    • Die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning (supervised Learning - unsupervised learning - reinforcement learning)
    • Overfitting, Train-Test-Split und cross-validation (Kreuzvalidierung)
  • Machine Learning Algorithmen (Theorie und Praxis) 
    • Einführung in den Algorithmus (Lineare Regression, Entscheidungsbaum)
    • Train-Test Split der Daten
    • Umsetzung des Algorithmus in Python 
    • Validieren der Ergebnisse (u.a. confusion matrix, sensitivity, accuracy)
  • Optional: Weitere Machine Learning Algorithmen in Python
    • Erklärung von Random Forest und K-means
    • Umsetzung dieser Algorithmen in Python 
    • Validieren der Ergebnisse
    • Cross-validation (Kreuzvalidierung) 

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.

Weiterbildung Data Science mit Python - Einführung in Python

TerminOrtPreis
Ganztags06.03.-08.03.2023 *
Plätze vorhanden
Online 1.820,00
Online 1.820,00 Buchen Vormerken
Vormittags17.04.-21.04.2023 *
Plätze vorhanden
Online 1.820,00
Online 1.820,00 Buchen Vormerken
Ganztags03.05.-05.05.2023 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.820,00
Köln / Online 1.820,00 Buchen Vormerken
Vormittags12.06.-16.06.2023 *
Plätze vorhanden
Online 1.820,00
Online 1.820,00 Buchen Vormerken
Ganztags26.07.-28.07.2023 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.820,00
Köln / Online 1.820,00 Buchen Vormerken
Vormittags09.10.-13.10.2023 *
Plätze vorhanden
Online 1.820,00
Online 1.820,00 Buchen Vormerken
Ganztags08.11.-10.11.2023 *
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.820,00
Köln / Online 1.820,00 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
Ganztags
3 Tage, 09:00 - 16:00
Vormittags
5 halbe Tage, 09:00 - 12:30

Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

So haben GFU-Kunden gestimmt

Über das Seminar
4/5

Sehr kompetent


Über die GFU
5/5

Sehr zuvorkommend und für jede Frage eine Antwort auf Lage. Vielen Dank

Name auf Wunsch anonymisiert
Über das Seminar
5/5

Sehr gute Wissens- und Fähgikeitsvermittelung, insbesondere das Eingehen auf Python Grundlagen gewissernaßen im Überblick. Sehr hohes fachliches Niveau, etwas wenig Zeit bei der Fülle der Inhalte individuell auf Fehler der Teilnehmer in der IDE einzugehen. Trotzdem sehr gut nachvollziehbar, da Lösungsupload.


Über die GFU
5/5

Sehr gute IT Spezialisierung, passendes Lehrteam, Bibliothek bisher nicht so gesehen.

Name auf Wunsch anonymisiert von Böckel, Oliver aus Karlsruhe (Baden)
Über das Seminar
5/5

Hat meine skeptischen erwartungen übertroffen. Trotz kurzer Dauer wurden Grundlagen gut vermittelt.
Hervorragende Arbeitsumgebung.
. Gute Mischung aus erklären, vorführen, und selber machen lassen.
Trainer geht in angemessenem Tempo vor.


Über die GFU
5/5

Sehr positiv überrascht über Angebote wie Shuttle. Auch die Idee einer stadtführung ist sehr positiv (auch wenn ich nicht teilgenommen habe, da ich Köln kenne).

Matthias V.
Über das Seminar
5/5

Meine Erwartungen wurden wirklich voll erfüllt. Insbesondere durch den Praxisbezug konnte man wirklich viel ganz Konkretes mitgenehmen, das man im beruflichen Alltag sehr gut einsetzen kann. Wirklich gut strukturiert und nachvollziehbar. Die Praxisaufgaben bauen gut auf dem Vortrag auf und sind immer herausfordernd, aber machbar gewesen. Die Aufteiltung der Themen auf die drei Tage ist wirklich sinnvoll.


Über die GFU
5/5

Sehr gut organisiert. Das Klima unter den Teilnehmern ist sehr angenehm, die Verpflegung ist gut.

Name auf Wunsch anonymisiert
Über das Seminar
5/5

Sehr hilfreich und gutes Tempo


Über die GFU
5/5

Sehr gut organisiert, genug Essen und Trinken und viel Auswahl. Gutes Zeitmanagement!

Julia R.
Über das Seminar
5/5

s.o. . Kompetent, geduldig, unaufgeregt, klare Struktur, gutes Skript, guter Vortragsstil, sympathisch


Über die GFU
5/5

Angenehme Umgebung, freundliche Mitarbeiter, gute Organisation

Name auf Wunsch anonymisiert von Institut für Gesundheitsökonomie und KLinische Epidemiologie (IGKE) aus Köln
Über das Seminar
5/5

Der Ablauf der letzten drei Tage
Mehrwert, den ich durch den Unterricht mitbekommen habe. Fachlich auf höchstem Niveau und didaktisch sehr gut
Guter Aufbau der Inhalte
Ging auf alle Fragen ein und wurde nie müde Lösungen zu erklären


Über die GFU
5/5

Gute Ausstattung Super Verpflegung Lage und Parkplatzreservierung sehr angenehm

Name auf Wunsch anonymisiert
Über das Seminar
5/5

Sehr informativ.


Über die GFU
5/5

Sehr gute Organisation, gute Dozenten, sehr gutes Catering.

Name auf Wunsch anonymisiert
Über das Seminar
5/5

- guter Kompromiss zwischen Theorie und Praxis (sehr ausgewogen). - sehr strukturierte Arbeits- und Lernmaterialien
- deutliche Ausdrucks- und Vortragsweise
- sehr gute Fähigkeit auch komplexe Themen verständlich zu vermitteln, mit anschaulichen Beispielen
- fachlich sehr kompetent, auch bei Nachfragen, welche die Thematik peripher tangieren
- angenehmes Tempo


Über die GFU
5/5

- KOmplettpaket, angefangen vom Shuttle-Service, bis zur Bewirtung vor Ort, als auch die Schulumgebung (Räume+technische Ausstattung)

Max Schubert von Landeskriminalamt Mecklenburg-Vorpommern aus Rampe
Über das Seminar
5/5

Toller Einstieg und Python und DataScience! Fantastisch vorbereitet und erklärt! Auch als DataNonScientist habe ich alles verstanden.


Über die GFU
5/5
Michael Reichart

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
  • 06. Mär. - 08. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 17. Apr. - 21. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 03. Mai - 05. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 12. Jun. - 16. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 26. Jul. - 28. Jul. ✓ 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 Klasse eines Unternehmens will zeitgleich den Kurs Data Science mit Python - Einführung in Python reservieren

An dieser Stelle kann ein kundenspezifisches Lehrgangssystem zum Thema Data Science mit Python - Einführung in Python angebracht sein. Der Unterrichtsstoff des Seminars kann nebenbei bemerkt zusammen mit den Dozenten modifiert oder gekürzt werden.

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

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

Eine erste Ergänzung bildet Data Science mit Python - Einführung in Python mit

  • For Schleifen
  • Python's pickle modul zum Speichern von Python Objekten
  • Arbeiten mit Jupyter Lab
  • Train-Test Split der Daten

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Deep Learning mit Python & Keras“ mit der Behandlung von

  • Welches Modell ist das richtige? Evaluation und Anpassung angelernter Modelle.
  • Wie lernen Neuronale Netze? Variablen, Modelle und Zusammenhänge
  • Mit Textdaten arbeiten: Zerlegen, tokenizieren, vektorisieren und einbetten.
  • Mit Sequenzdaten arbeiten: Rekurrente neuronale Netze (RNN) Zeitreihendaten und Textsequenzen: Eigenschaften und Eigenheiten

Für Firmenschulungen ist das Thema „Machine Learning: Grundlagen supervised und unsupervised learning mit Anwendungsbeispielen in TensorFlow Keras“ mit den Kapiteln Überblick Maschinelles Lernen Lernformen: nicht überwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, überwachtes Lernen und Support-Vektor-Maschinen Grundidee und Unterschied zu Neuronalen Netzen prädestiniert.

Für Erfahrene Anwender eignet sich eine Jupyter Notebook und Lab für Data Science Fortbildung. In diesem Kurs werden u.a.

  • CoCalc
  • Mehrere Ansichten
  • Erstellen und Interpretieren von Modellen für maschinelles Lernen
  • Kaggle

behandelt.

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