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Online Schulungen: Einfach und effizient im Virtual Classroom lernen

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Schulung Data Science mit Python - Einführung in Python
Auch als Online Schulung im Virtual Classroom

3 Tage / S1961
207 Teilnehmer haben bisher dieses Seminar besucht

Schulungsformen

Offene Schulung


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

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Inhouse-/Firmenschulung

  • 3 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

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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

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) 

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 mit Python - Einführung in Python
TerminOrtPreis
13.07.-15.07.2020 *
Plätze vorhanden
Online 1.730,00
Online 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
17.02.-19.02.2021 *
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
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  • Nürnberg
  • Stuttgart
Weiterer Ort:

So haben GFU-Kunden gestimmt

4/5

Über das Seminar:
Sehr kompetent


5/5

Über die GFU:
Sehr zuvorkommend und für jede Frage eine Antwort auf Lage. Vielen Dank

Name auf Wunsch anonymisiert
5/5

Über das Seminar:
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.


5/5

Über die GFU:
Sehr gute IT Spezialisierung, passendes Lehrteam, Bibliothek bisher nicht so gesehen.

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

Über das Seminar:
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.


5/5

Über die GFU:
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.
5/5

Über das Seminar:
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.


5/5

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

Name auf Wunsch anonymisiert
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:
- 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


5/5

Über die GFU:
- 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
5/5

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


5/5

Über die GFU:

Michael Reichart
5/5

Über das Seminar:
Für Anfänger im Thema sehr gut, regt an und schafft Grundlagen.


5/5

Über die GFU:
Sehr kompetenter Dozent und tolle Organisation vor Ort. Ideale Räumlichkeiten und gute Pausenversorgung.

Martin B.
5/5

Über das Seminar:
meine Fragen wurden kompetent beantwortet


5/5

Über die GFU:

Name auf Wunsch anonymisiert
5/5

Über das Seminar:
Gute Mischung aus Theorie und Praxis.


5/5

Über die GFU:
Wie beim letzten mal alles super! Eine kleine Anmerkungen: Monitorhalterungen in Raum 3 sind teilweise nicht stabil

Name auf Wunsch anonymisiert

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
  • 13. Jul. - 15. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 14. Sep. - 16. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 09. Nov. - 11. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 17. Feb. - 19. Feb. ✓ 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 zusammen den Kurs Data Science mit Python - Einführung in Python aufsuchen

An dieser Stelle kann ein Firmen-Seminar zur Augabenstellung Data Science mit Python - Einführung in Python angemessen sein. Der Unterrichtsstoff des Lehrgangs kann hierbei zusammen mit den Fachdozenten aufgestockt oder reduziert werden.

Haben die Seminarteilnehmer schon Routine in Data Science mit Python - Einführung in Python, sollte der Anfang gekürzt werden. Eine kundenspezifische Weiterbildung rechnet sich ab drei Seminarbesuchern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Data Science mit Python - Einführung in Python finden bisweilen in der Nähe von Düsseldorf, Bielefeld, München, Nürnberg, Bremen, Dortmund, Leipzig, Wuppertal, Hannover, Essen, Bonn, Bochum, Frankfurt, Berlin, Duisburg, Stuttgart, Hamburg, Münster, Dresden und Köln am Rhein in NRW statt.

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

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

  • Visualisierung mit matplotlib und seaborn Die Hauptelemente beim Plotten mit matplotlib
  • Overfitting, Train-Test-Split und cross-validation (Kreuzvalidierung)
  • Validieren der Ergebnisse
  • Ein CSV einlesen und schreiben und Überblick über die nützlichsten Parameter hierfür

Erwägenswert ist auch eine Schulung von „Python - Komplett“ mit der Behandlung von

  • Python SQLite neue Tabellen anlegen
  • (Vergleich mit Java-Zugriffsrechten)
  • SQL-Datenbankanbindung mit Python (kurze Beispiele)
  • Operatorenüberladung

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung“ mit dem Unterrichtsgegenstand Optimierung von Parametern & Ergebnisse Loggen und Explorative Datenanalyse Multiple Datenquellen passend.

Für Fortgeschrittene passt auch eine Data Science Business Akademie: Grundlagenwoche mit Zertifizierung Weiterbildung. In diesem Seminar werden vor allen Dingen

  • Statistische Grundlagen Deskriptive Statistik und statistische Verteilungen
  • Clustering 
  • Neuronale Netzwerke 
  • Datenauswahl

besprochen.

88.821
TEILNEHMER
1.460
SEMINARTHEMEN
23.420
DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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Empfangsdamen der GFU

John Doe aus Stuttgart 

vor 3 Stunden