Kurs Data Science mit Python

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placeWiesbaden
11. Feb 2021 bis 18. Mär 2021
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event 11. Februar 2021, 09:00-16:00, Wiesbaden, Tag 1
event 18. Februar 2021, 09:00-16:00, Wiesbaden, Tag 2
event 25. Februar 2021, 09:00-16:00, Wiesbaden, Tag 3
event 4. März 2021, 09:00-16:00, Wiesbaden, Tag 4
event 11. März 2021, 09:00-16:00, Wiesbaden, Tag 5
event 18. März 2021, 09:00-16:00, Wiesbaden, Tag 6
computer Online: Virtuell
18. Feb 2021 bis 25. Mär 2021
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event 18. Februar 2021, 09:00-16:00, Virtuell, Tag 1
event 25. Februar 2021, 09:00-16:00, Virtuell, Tag 2
event 4. März 2021, 09:00-16:00, Virtuell, Tag 3
event 11. März 2021, 09:00-16:00, Virtuell, Tag 4
event 18. März 2021, 09:00-16:00, Virtuell, Tag 5
event 25. März 2021, 09:00-16:00, Virtuell, Tag 6
placeBerlin
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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event 22. Februar 2021, 09:00-16:00, Berlin, Tag 1
event 1. März 2021, 09:00-16:00, Berlin, Tag 2
event 8. März 2021, 09:00-16:00, Berlin, Tag 3
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placeDresden
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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event 22. Februar 2021, 09:00-16:00, Dresden, Tag 1
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placeDüsseldorf
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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event 22. Februar 2021, 09:00-16:00, Düsseldorf, Tag 1
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placeErfurt
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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placeHamburg
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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placeHannover
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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placeKiel
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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placeMünchen
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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placeStuttgart
22. Feb 2021 bis 29. Mär 2021
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placeWiesbaden
12. Mär 2021 bis 23. Apr 2021
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computer Online: Virtuell
19. Mär 2021 bis 30. Apr 2021
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event 19. März 2021, 09:00-16:00, Virtuell, Tag 1
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placeBerlin
23. Mär 2021 bis 27. Apr 2021
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placeDresden
23. Mär 2021 bis 27. Apr 2021
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placeDüsseldorf
23. Mär 2021 bis 27. Apr 2021
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placeErfurt
23. Mär 2021 bis 27. Apr 2021
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placeHamburg
23. Mär 2021 bis 27. Apr 2021
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23. Mär 2021 bis 27. Apr 2021
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placeKiel
23. Mär 2021 bis 27. Apr 2021
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Beschreibung

Python und Big Data

Python ist eine flexible Open-Source-Programmiersprache mit einem modularen Aufbau und einer umfangreichen Standardbibliothek. Im Laufe der Zeit wurden viele Tools und Bibliotheken für Data Science und Big Data Anwendungen entwickelt. Damit hat sich Python zu einer der wichtigsten Programmiersprachen in der Data Science Community entwickelt.

Ablauf des Data Science Kurses mit Python

Der Data Science-Kurs mit Python behandelt die Anwendung von Python und spezifischer Python-Bibliotheken in Data Science-Projekten. Wir beginnen mit einer Einführung in die Programmiersprache Python, in der wir uns hauptsächlich auf Kalkulationen und Variablen konzentrieren. Dann arbeiten wir …

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Python und Big Data

Python ist eine flexible Open-Source-Programmiersprache mit einem modularen Aufbau und einer umfangreichen Standardbibliothek. Im Laufe der Zeit wurden viele Tools und Bibliotheken für Data Science und Big Data Anwendungen entwickelt. Damit hat sich Python zu einer der wichtigsten Programmiersprachen in der Data Science Community entwickelt.

Ablauf des Data Science Kurses mit Python

Der Data Science-Kurs mit Python behandelt die Anwendung von Python und spezifischer Python-Bibliotheken in Data Science-Projekten. Wir beginnen mit einer Einführung in die Programmiersprache Python, in der wir uns hauptsächlich auf Kalkulationen und Variablen konzentrieren. Dann arbeiten wir mit Datenstrukturen wie Listen, NumPy, SciPy und Pandas Dataframes. Schließlich verwenden wir Bibliotheken wie Matplotlib, um Daten zu visualisieren.


Während des Kurses Data Science mit Python werden die folgenden Themen bearbeitet:

  • Programmierung in Python
    • Entwicklungsumgebung
    • Python-Skripting
    • Datentypen
    • Kalkulationen in Python
    • IPython-Shell
    • Listen und Tupel?
    • Reguläre Ausdrücke
  • Funktionen, Pakete und Module
    • Funktionen
    • Methoden
    • Pakete
    • Module
  • NumPy und SciPy
    • NumPy-Arrays
    • NumPy-Statistiken
    • SciPy statistische Funktionen
    • Matrixberechnungen
  • Matplotlib
    • Plottypen
    • Plots erstellen und verändern
    • Histogramme
  • Pandas
    • Datenmanipulation mit DataFrame
    • Datentransformation
    • Datendiebstahl
  • Vorhersagemodell
    • Regressionsanalyse
    • Entscheidungsbäume

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