Data Science und AI: Programmieren für Data Science mit Python

Einführung in die Programmierung in der Datenwissenschaft

• Verstehen Sie die Rolle von Python in der Datenwissenschaft und Datenanalyse.
• Lernen Sie wichtige Programmierkonzepte kennen, die auf Datenwissenschaftler zugeschnitten sind.
• Erfahren Sie, wie Python Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz unterstützt.

Datenanalyseverfahren Einführung

• Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) mit Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy durch.
• Bereinigen, verarbeiten und visualisieren Sie Daten mit dem umfangreichen Ökosystem von Python.
• Gewinnen Sie mithilfe von SQL in Kombination mit Python umsetzbare Erkenntnisse.

Python für maschinelles Lernen

• Implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen mit Python-Bibliotheken wie Scikit-learn.
• Erkunden Sie überwachte und unüberwachte Lernmethoden.
• Verstehen Sie Techniken zur Optimierung, Regularisierung und Modellbewertung.

Fortgeschrittene Python-Anwendungen in der Datenwissenschaft

• Arbeiten Sie mit fortgeschrittenen Python-Bibliotheken wie TensorFlow und Keras für Deep Learning.
• Wenden Sie Clustering- und Dimensionalitätsreduktionstechniken an, um komplexe Datensätze zu analysieren.
• Lernen Sie Zeitreihenprognosen und ihre praktischen Anwendungen kennen.

Datenwissenschaftliche Projekte aus der Praxis

• Erstellen Sie Python-basierte Lösungen für reale Datenprobleme.
• Erstellen Sie überzeugende Visualisierungen und präsentieren Sie den Stakeholdern Ihre Erkenntnisse.
• Arbeiten Sie bei Gruppenprojekten mit Python zusammen und setzen Sie agile Methoden und Git ein.