Data Science mit Python

Die durch die Digitalisierung zahlreicher Prozesse, Transaktionen und weiterer Anwendungsfälle entstehenden Datenmengen müssen ausgewertet und analysiert werden, um einen Mehrwert für Unternehmen und Einrichtungen zu schaffen.

Im Seminar erfahren die Teilnehmer alles Wissenswerte, um schnell und versiert in die Datenanalyse mit Python einsteigen zu können. Sie lernen auf beliebige Datenformate zuzugreifen, diese zu verarbeiten und zu manipulieren, explorative Analyse- und Visualisierungstechniken anzuwenden, statistische Methoden auszuführen sowie Machine Learning und Datenanalysetechniken mit scikit-learn anzuwenden. Jedes Kapitel enthält eine praktische Übung, um die theoretischen Inhalte anhand praktischer Anwendungsfälle zu vertiefen.

Dieses Seminar ist auch Teil der Ausbildung „Data Scientist (TÜV®)“

Zielgruppe
(Künftige) Data Scientists, Statistiker und Mathematiker, Business Analysten, Ingenieure, Marktforscher, Direktmarketer und alle Personen, die zukünftig daten- und algorithmengestützte Prozesse im Unternehmen etablieren und betreiben möchten.

Inhalt

• Einführung in die Programmierung mit Python
• Datenmanagement mit Pandas
  • Datentypen
  • Importieren, Lesen und Schreiben von Daten
  • Indizierung, Filterung und Zuweisung von Daten
  • Aggregationsfunktionen und Mappings
  • Gruppierung und Sortierung
  • Verarbeitung von Missing Values
  • Kombination, Wrangling, Integration und Umbenennung von Daten
  • Arbeiten mit Date, Time und Datetime-Datentypen
  • Datenverarbeitung mit Schleifen und Verwendung von Variablen
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
  • Statistik-Grundlagen
• Einführung in Machine Learning-Techniken mit scikit-learn
  • Einführung, Grundlagen und Methodik
  • Erstellen von Trainingsdaten
  • Überwachte Lern-Algorithmen
  • Unüberwachte Lern-Algorithmen
  • Erklärbarkeit von Modellen
• Modell-Interpretation und Evaluierungstechniken

Abschluss
Teilnahmebescheinigung der TÜV Thüringen Akademie GmbH

Dauer
24 Seminarstunden
08:30 bis 16:00 Uhr

Zugangsvoraussetzung
Statistische Grundkenntnisse und erste Programmierkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung.

Bitte beachten: Dieses Seminar ist Teil der Ausbildung „Data Scientist (TÜV®)“. Wenn dieser Abschluss angestrebt wird, muss ein Studienabschluss im MINT-Bereich oder eine gleichwertige Qualifikation (insbesondere mathematische Vorkenntnisse) nachgewiesen werden.

Preisdetails

Im Preis enthalten sind bei Präsenzveranstaltungen Seminarverpflegung, Lern- und Arbeitsmittel sowie Lehrmaterial in digitaler oder gedruckter Form, bzw. digitales Lehrmaterial bei Live-Webinaren.

Hinweise
Die theoretischen Inhalte werden in Form von praxisnahen Übungen vertieft. Die dafür notwendige Schulungsumgebung wird gestellt. Der Zugriff auf die Schulungsumgebung erfolgt mit einem Browser (Chrome oder Firefox).