Schulung Data Science mit Python - Einführung in Python

3 Tage / S1961
115 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht

Schulungsformen

Offene Schulung

  • 3 Tage
  • 9 Termine
  • 1.730,00 zzgl. MwSt.
  • Köln
  •  

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

Termin auswählen

Inhouse-/Firmenschulung

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

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Unverbindlich anfragen

Individualschulung

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

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

Unverbindlich anfragen

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 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 gemacht haben, um das Grundkonzept einer Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil).


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

Teilnehmerzahl:
min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung :
Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten:
3 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetage 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung:
GFU Schulungszentrum

GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz
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

  • Einführung
    • Kurzer Hintergrund zu Python und Anaconda 
    • Installieren von neuen Paketen
    • Die Entwicklungsumgebung (IDE) Spyder
    • Aspekte von Python, die anders als in anderen Programmiersprachen sind
  • 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 [], (), {}?
    • List comprehension
  • Einführung in das Data Science Paket pandas
    • Elemente eines pandas data.frame 
    • Eine Zeile ansprechen, hinzufügen, löschen und verändern 
    • Eine 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, ein data.frame nach einer kategorischen Variable gruppieren, randomisiert Zeilen aus einem data.frame auswählen) 
  • 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
    • Logische Operatoren
  • 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
    • 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
  • 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, Logistische)
    • Train-Test Split der Daten
    • Umsetzung des Algorithmus in Python 
    • Validieren der Ergebnisse (u.a. confusion matrix, sensitivity, accuracy)
    • Cross-validation (Kreuzvalidierung) 
  • Weitere Machine Learning Algorithmen in Python
    • Erklärung von (SVM), Random Forest und K-means
    • Umsetzung dieser Algorithmen in Python 
    • Validieren der Ergebnisse
    • Cross-validation (Kreuzvalidierung) 

So haben GFU-Kunden gestimmt

5/5

Über das Seminar:
Sehr hilfreich und gutes Tempo


5/5

Über die GFU:
Sehr gut organisiert, genug Essen und Trinken und viel Auswahl. Gutes Zeitmanagement!

Julia R.
5/5

Über das Seminar:
Die Qualität des Seminars war sehr gut. Die Unterlagen lagen sowohl in digitaler, als auch in analoger Form vor, wodurch jeder Teilnehmer die Möglichkeit hatte, die Methode zu wählen, die ihm besser liegt. Die Technik im Schulungsraum war ebenfalls gut.
Das Seminar hat meine Erwartungen voll erfüllt. Die Schulung war gut strukturiert und es war genügend Zeit für die einzelnen Themen und Übungsaufgaben eingeplant, sodass alle Teilnehmer dem Seminar folgen konnten.
Auf Fragen ist der Trainer eingegangen und bei Problemen bei den Prüfungsaufgaben gab es stets Unterstützung.


5/5

Über die GFU:
Top Anbieter, die Seminarräume sind hell, die Arbeitsplätze gut ausgestattet und die Verpflegung ist umfangreich. Auch der Shuttleservice zur Anreise und Abreise vom Seminarort ist super.

Kai Krajewski von Audicon GmbH aus Düsseldorf
4/5

Über das Seminar:
Das Seminar ist insgesamt gut. Ein Minuspunkt: Für mich persönlich wurden insgesamt zu viele Themen behandelt. Einige Themen wurden für mich zu schnell behandelt. Auch z. T. die Übungsaufgaben waren für mich in der Zeit nicht machbar. Insgesamt gut. Ein Minuspunk: Das Tempo der Wissensvermittlung - für mich teilweise zu schnell.


5/5

Über die GFU:
Die Organisation, Räumlichkeiten und Verpflegung sind perfekt!

Raimonds F.
4/5

Über das Seminar:
Technik hat bei mir funktioniert, Unterlagen sind umfangreich, dadurch teilweise aber auch etwas unübersichtlich. Seminar hat die Erwartungen erfüllt, als nicht Anfänger hätte es nach meinem Geschmack etwas weniger Einführung getan, dies war aber auf der Agenda klar ausgewiesen, also wusste ich was mich erwartet.
Sehr gut fand ich das kostenlose Buch und die Zusatzmaterialien (Code, Datenbeispiele). + Trainer geht auf individuelle Fragen, auch über das Thema hinaus, ein. Er weiß wovon er spricht und hat selbst Praxiserfahrung. Auch in den Pausen kann man ihn jederzeit fragen.


5/5

Über die GFU:
Sehr Guter Rundum Service, top Verpflegung in allen Pausen. + Sehr gut fand ich die organisierte Stadtführung

Sebastian G. von INCAS GmbH aus Krefeld
5/5

Über das Seminar:
Eine perfekte Einführung, um darauf aufzubauen und die Thematik zu vertiefen und anzuwenden. Die Erwartungen wurden sehr gut erfüllt. Sehr kompetent, Stoff ist sehr gut strukturiert und wird gut herübergebracht, gute Schulungsunterlagen. Auf die Fragen wurde sehr gut eingegangen.


5/5

Über die GFU:
passt alles, ich bin gerne hier gewesen und komme auch gerne wieder. (vielleicht könnte zur Kaffeezeit noch Kuchen angeboten werden. :-)) Ich würde die GFU auf alle Fälle weiterempfehlen.

Helmut E.
5/5

Über das Seminar:
Sehr gute Schulung mit kleiner Seminargruppe und intensiver Betreuung, sehr gute Organisation, geeignet für Personen, die zum ersten Mal Python für Data Science Aufgaben benutzen, guter Überblick über die Möglichkeiten der Programmiersprache mit guten Schulungsunterlagen


5/5

Über die GFU:
Kleines Seminar mit sehr intensiver Betreuung, sehr gute Organisation des Seminars, gute Schulungsunterlagen

Robert M.
5/5

Über das Seminar:
Seminar hatte genau das richtige Level, Erwartungen an das Seminar wurden erfüllt


5/5

Über die GFU:
Organisatorisch (Shuttlebus) Top, Arbeitsplätze und Verpflegung sehr gut

Sebastian F.
4/5

Über das Seminar:
Gute und Praxisnahe Einfuehrung in das Thema Machine-Learning. Allerdings, waeren noch einige vertiefende Themen zusaetzlich noch wuenschenswert gewesen.


4/5

Über die GFU:
s.o.

Name auf Wunsch anonymisiert
5/5

Über das Seminar:
sehr gute Inhalte
gute Unterlagen . sehr kompetenter und hilfsbereiter Trainer


5/5

Über die GFU:
sehr positive Erfahrungen, da netter Umgang und gute Unterlagen

Laura S.
5/5

Über das Seminar:
Sehr gute Coaches, die kleine Gruppengröße hat viel 1-on-1 Training zugelassen

Anonym

Buchungsmöglichkeiten

TerminOrtPreis
23.09.-25.09.2019
Wenige Plätze
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
19.11.-21.11.2019
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
25.11.-27.11.2019
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
13.01.-15.01.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
15.04.-17.04.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
15.06.-17.06.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
17.08.-19.08.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
14.09.-16.09.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 Buchen Vormerken
09.11.-11.11.2020
Plätze vorhanden
Köln 1.730,00
Köln 1.730,00 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:

Das GFU-Sorglos-Paket

Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.

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.

Hotel

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

Ein Team eines Unternehmens will zusammen die Schulung Data Science mit Python - Einführung in Python reservieren

An dieser Stelle kann ein kundenspezifisches Seminar zum Gegenstand Data Science mit Python - Einführung in Python passend sein. Der Inhalt des Seminars kann hierbei gemeinsam mit den Fachdozenten modifiert oder gestrafft werden.

Haben die Schulungsteilnehmer schon Erfahrung in Data Science mit Python - Einführung in Python, sollte der erste Punkt der Agenda gekürzt werden. Eine kundenspezifische Weiterbildung rechnet sich ab drei Mitarbeitern. Die Firmen-Seminare zum Thema Data Science mit Python - Einführung in Python finden sporadisch in der Nähe von Leipzig, Stuttgart, Nürnberg, Duisburg, Düsseldorf, Bonn, Hamburg, Bielefeld, München, Bochum, Bremen, Frankfurt, Münster, Hannover, Dresden, Wuppertal, Dortmund, Essen, Berlin und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Themen passen zu Data Science mit Python - Einführung in Python?

Eine passende Erweiterung findet sich in Data Science mit Python - Einführung in Python mit

  • List comprehension
  • Eine Kreuztabelle (Kontingenztafel) berechnen
  • Die Besonderheit des Wertes NaN
  • 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) 

Anzuraten ist auch ein Kurs von „Data Science Business Akademie: Python - Praxiswoche mit Zertifizierung“ mit der Behandlung von

  • Subplots erstellen
  • Python's pickle modul zum Speichern von Python Objekten
  • While Schleife
  • 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

Für Firmenschulungen ist das Thema „Python Aufbau“ mit dem Unterrichtsgegenstand Persistenzregeln beim Update von Veränderungen an ZODB-Objekten und Isolation geeignet.

Für Erfahrene Anwender passt auch eine Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists Fortbildung. In diesem Kurs werden u.a.

  • Entwicklungsumgebung Rstudio
  • Praktische Umsetzung eines Data-Science- Prozesses in einem Tool
  • Grundlagen der Skriptsprache R
  • Modellbildung mit aktuellen Machine-Learning-Algorithmen

geschult.

Haben Sie Fragen?
  • 0221 82 80 90
  • Chat offline
Empfangsdamen der GFU