Data Science with Python (Certified)

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Vor Ort, Online
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Data Science with Python (Certified)

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Startdaten und Startorte
placeWibautstraat 200, Amsterdam
26. Jan 2026 bis 28. Jan 2026
Details ansehen
event 26. Januar 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1
event 27. Januar 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2
event 28. Januar 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 3
placeWibautstraat 200, Amsterdam
7. Apr 2026 bis 9. Apr 2026
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event 7. April 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1
event 8. April 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2
event 9. April 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 3
computer Online: Virtual
8. Jun 2026 bis 10. Jun 2026
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event 8. Juni 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 1
event 9. Juni 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 2
event 10. Juni 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 3
placeWibautstraat 200, Amsterdam
8. Jul 2026 bis 10. Jul 2026
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event 8. Juli 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1
event 9. Juli 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2
event 10. Juli 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 3
placeWibautstraat 200, Amsterdam
9. Sep 2026 bis 11. Sep 2026
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event 9. September 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1
event 10. September 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2
event 11. September 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 3
placeWibautstraat 200, Amsterdam
6. Okt 2026 bis 8. Okt 2026
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event 6. Oktober 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 1
event 7. Oktober 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 2
event 8. Oktober 2026, 09:00-17:00, Wibautstraat 200, Amsterdam, Dag 3
computer Online: Virtual
2. Nov 2026 bis 4. Nov 2026
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event 2. November 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 1
event 3. November 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 2
event 4. November 2026, 09:00-17:00, Virtual, Dag 3
Beschreibung

What will you learn?

After the training, you will be able to:

 

  • Perform exploratory data analysis on your datasets with pandas.
  • Train and evaluate machine learning models with scikit-learn.
  • Identify a suitable machine learning algorithm and metric for your data problem.
  • Prepare complex data for machine learning with techniques such as scaling, encoding, and imputing.
  • Apply best practices for data wrangling and model building.

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What will you learn?

After the training, you will be able to:

 

  • Perform exploratory data analysis on your datasets with pandas.
  • Train and evaluate machine learning models with scikit-learn.
  • Identify a suitable machine learning algorithm and metric for your data problem.
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