Data Science met Python eLearning (Python Basis-Kurs inbegriffen!)

Methode

Data Science met Python eLearning (Python Basis-Kurs inbegriffen!)

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Beschreibung

Datenwissenschaft mit Python eLearning

Python-Grundkurs inklusive!

Lernen Sie die immer beliebtere Programmiersprache für die Entwicklung

Python ist eine Programmiersprache für die dynamische Entwicklung, eine der ersten Sprachen, die Google App Engine unterstützt und in der Cloud weit verbreitet ist. Sie unterstützt Metaprogrammierstrukturen und Aspekte von Lisp und Haskell.

Python ist eine Allzweckprogrammiersprache und wird immer beliebter. Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Python, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und sich so einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen. Im Gegensatz zu allen anderen Python-Kursen konzentriert sich dieses Programm speziell auf …

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Frequently asked questions

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Datenwissenschaft mit Python eLearning

Python-Grundkurs inklusive!

Lernen Sie die immer beliebtere Programmiersprache für die Entwicklung

Python ist eine Programmiersprache für die dynamische Entwicklung, eine der ersten Sprachen, die Google App Engine unterstützt und in der Cloud weit verbreitet ist. Sie unterstützt Metaprogrammierstrukturen und Aspekte von Lisp und Haskell.

Python ist eine Allzweckprogrammiersprache und wird immer beliebter. Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Python, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und sich so einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen. Im Gegensatz zu allen anderen Python-Kursen konzentriert sich dieses Programm speziell auf Python für Data Science. Sie lernen, wie man Daten speichert und manipuliert, und lernen nützliche Werkzeuge kennen, mit denen Sie Ihre eigenen Analysen durchführen können.

ÜBER DEN KURS

Der Kurs Python for Data Science deckt die grundlegenden Konzepte der Programmierung mit Python ab und erklärt Datenanalyse, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Web Scrapping und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie erhalten ein umfassendes Verständnis für die verschiedenen Pakete und Bibliotheken, die für die Durchführung von Datenanalysen benötigt werden.

LERNZIELE

Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein:

  • Ein tiefes Verständnis von Data-Science-Prozessen, Data Wrangling, Datenexploration, Datenvisualisierung, Hypothesengenerierung und -prüfung zu erlangen
    d
  • Die erforderliche Python-Umgebung und andere Tools und Bibliotheken zu installieren
    Verstehen der grundlegenden Konzepte der Python-Programmierung, wie z. B. Datentypen, Tupel, Listen, Dicts, grundlegende Operatoren und Funktionen
    Ausführen von mathematischen Berechnungen auf hohem Niveau mit dem NumPy-Paket und seiner großen Bibliothek mathematischer Funktionen
  • Durchführung wissenschaftlicher und technischer Berechnungen mit dem SciPy-Paket und seinen Unterpaketen wie Integrate, Optimize, Statistics, IO und Weave
  • Datenanalyse und -manipulation mit Hilfe von Datenstrukturen und Werkzeugen aus dem Pandas-Paket
  • Erwerb von Fachwissen über maschinelles Lernen mit dem Scikit-Learn-Paket
    Verstehen von überwachten und nicht überwachten Lernmodellen wie lineare Regression, logistische Regression, Clustering, Dimensionalitätsreduktion, K-NN und Pipeline
  • Verwendung des Scikit-Learn-Pakets für die Verarbeitung natürlicher Sprache
    Verwendung der Python-Bibliothek matplotlib für die Datenvisualisierung
  • Extrahieren nützlicher Daten aus Websites durch Ausführen von Websloop mit Python
    Integration von Python mit Hadoop, Spark und MapReduce

BEDINGUNGEN Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Data-Science-Kurs und der Python-Grundkurs, der in diesem Programm enthalten ist, bietet Ihnen zusätzliche Anleitungen zum Programmieren.

WAS IST ENTHALTEN?

  • Ein Jahr Zugang zur Plattform
  • Dauer ca. 12 Stunden
  • Vier echte Industrieprojekte
  • Interaktives Lernen mit Jupyter-Notizbüchern
  • Herunterladbare PDF-Dokumente mit detaillierten Inhalten (Bilder, Erklärungen) für jede Lektion

Die behandelten Themen

Der Kurs umfasst die folgenden Themen:

  • Lektion 1 - Überblick über die Datenwissenschaft
  • Lektion 2 - Überblick über die Datenanalytik
  • Lektion 3 - Statistische Analyse und Geschäftsanwendungen
  • Lektion 4 - Einrichtung der Python-Umgebung und Grundlagen
  • Lektion 5 - Mathematische Berechnungen mit Python (NumPy)
  • Lektion 6 - Wissenschaftliches Rechnen mit Python (Scipy)
  • Lektion 7 - Datenmanipulation mit Pandas
  • Lektion 8 - Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn
  • Lektion 9 - Natürliche Sprachverarbeitung mit Scikit-Learn
  • Lektion 10 - Datenvisualisierung in Python mit matplotlib
  • Lektion 11 - Web-Scraping mit BeautifulSoup
  • Lektion 12 - Python-Integration mit Hadoop MapReduce und Spark
  • KOSTENLOSER KURS - Python-Grundlagen
  • KOSTENLOSER KURS - Grundlagen der Statistik für Datenwissenschaft

Der Kurs umfasst auch reale, branchenbezogene Projekte. Die erfolgreiche Bewertung eines der folgenden Projekte ist Teil der Zulassungskriterien für die Zertifizierung:

Projekt 1: Vorhersage von Produktrezensionen für Amazon

Amazon, eines der führenden E-Commerce-Unternehmen in den USA, empfiehlt Kunden Produkte der gleichen Kategorie auf der Grundlage ihrer Aktivitäten und Bewertungen anderer ähnlicher Produkte. Amazon möchte diese Empfehlungsmaschine verbessern, indem es die Bewertungen für die nicht bewerteten Produkte vorhersagt und sie entsprechend zu den Empfehlungen hinzufügt. Bereich: E-Commerce

Projekt 2: Nachfrageprognose für Walmart

Genaue Vorhersage der Verkäufe für 45 Geschäfte von Walmart, einem der führenden Geschäfte in den USA, unter Berücksichtigung der Auswirkungen von Preissenkungsaktionen. Prüfen Sie, ob makroökonomische Faktoren wie der Verbraucherpreisindex, die Arbeitslosenquote usw. einen Einfluss auf die Verkäufe haben. Bereich: Einzelhandel

Projekt 3: Verbesserung des Kundenerlebnisses bei Comcast

Comcast, eines der weltweit tätigen Telekommunikationsunternehmen mit Sitz in den USA, möchte die Kundenzufriedenheit verbessern, indem es die Problembereiche, die die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen, identifiziert und beseitigt. Das Unternehmen ist außerdem auf der Suche nach wichtigen Empfehlungen, die umgesetzt werden können, um den Kunden ein optimales Erlebnis zu bieten. Bereich: Telekommunikation

Projekt 4: Abwanderungsanalyse für IBM

IBM, eines der führenden IT-Unternehmen in den USA, möchte die Faktoren ermitteln, die die Mitarbeiterfluktuation beeinflussen. Auf der Grundlage der ermittelten Parameter möchte das Unternehmen außerdem ein logistisches Regressionsmodell erstellen, mit dessen Hilfe sich vorhersagen lässt, ob ein Mitarbeiter abwandern wird oder nicht. Bereich: Analyse der Belegschaft

Projekt 5: NYC 311 Analyse von Serviceanfragen

Führen Sie eine Datenanalyse für Serviceanfragen aus 311-Anrufen in New York City durch. Sie werden sich auf Techniken zur Datenverarbeitung konzentrieren, um Muster in den Daten zu verstehen und die wichtigsten Arten von Beschwerden zu visualisieren. Bereich: Telekommunikation

Projekt 6: Analyse des MovieLens-Datensatzes

Das GroupLens-Forschungsprojekt ist eine Forschungsgruppe innerhalb der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen an der Universität von Minnesota. Die Forscher in dieser Gruppe sind an mehreren Forschungsprojekten in den Bereichen Informationsfilterung, kollaborative Filterung und Empfehlungssysteme beteiligt. Hier bitten wir Sie, eine Analyse mit der Technik der explorativen Datenanalyse für Benutzerdatensätze durchzuführen. Bereich: Technik

Projekt 7: Analyse von Börsendaten

Im Rahmen dieses Projekts importieren Sie mit Hilfe des Yahoo-Datenreaders Daten der folgenden Unternehmen: Yahoo, Apple, Amazon, Microsoft und Google. Sie führen eine fundamentale Analyse durch, einschließlich der Darstellung des Schlusskurses, der Darstellung des Aktienhandels nach Volumen, der Durchführung einer täglichen Renditeanalyse und der Verwendung eines Paar-Plots, um die Korrelation zwischen allen Aktien darzustellen. Bereich: Aktienmarkt

Projekt 8: Analyse des Titanic-Datensatzes

Am 15. April 1912 sank die Titanic nach der Kollision mit einem Eisberg, wobei 1502 der 2224 Passagiere und Besatzungsmitglieder ums Leben kamen. Diese Tragödie schockierte die Welt und führte zu besseren Sicherheitsvorschriften für Schiffe. Hier bitten wir Sie, eine Analyse unter Verwendung von Techniken der explorativen Datenanalyse durchzuführen, insbesondere durch Anwendung von Werkzeugen des maschinellen Lernens, um vorherzusagen, welche Passagiere die Tragödie überlebt haben.

PRÜFUNG UND ZERTIFIZIERUNG

Um zertifiziert zu werden, müssen Sie die folgenden Kriterien erfüllen:

  • Schließen Sie eines der beiden im Kurs angebotenen Projekte ab. Einreichen der Projektergebnisse im LMS, die vom leitenden Trainer bewertet werden
    Erreichen von mindestens 60 % in einem der beiden Simulationstests
    Abschluss des Kurses


Auf unserer Website (addingvalue.co.uk) finden Sie unser gesamtes Schulungsangebot, wie z. B.: AgilePM; AgilePM; Agile Scrum; AgileSHIFT; AWS; Better Business Cases (BBC); Change Management; CISM, CISSP; COBIT, DevOps; ITIL4; IT4IT; IPMA; ISO/IEC 27001; LeanIT; Management of Portfolios (MoP); Management of Risk (M_o_R); Management of Value (MoV); MSP; Paxis; PMI-ACP; PMI-RMP; PRINCE2; P3O; SAFe; Lean Six Sigma; Software Testing ISTQB; TOGAF; VeriSM und viele mehr!

Wir hoffen, dass wir auch Sie zertifizieren können!

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