Python für Data Science, Maschinelles Lernen & Visualisierung
Durchgeführt von ETC
Beschreibung
In diesem umfassenden Training "Python für Data Science: Maschinelles Lernen & Visualisierung" tauchst Du tief in die Welt der Datenanalyse und -visualisierung mit Python ein. Egal, ob Du ein Anfänger bist, der gerade erst in die faszinierende Welt von Data Science einsteigt, oder ein erfahrener Entwickler, der seine Fähigkeiten erweitern möchte – dieser Kurs bietet Dir das nötige Wissen und die praktischen Fähigkeiten, um in der Branche erfolgreich zu sein. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Python-Programmierung. Du lernst, wie man mit Datentypen, Operatoren, Schleifen und Funktionen umgeht, und wirst mit den Konzepten der objektorientierten Programmierung vertraut gemacht. Wir nutzen moderne Entwicklungsumgebungen wie VS Code, Anaconda und Jupyter Notebooks, um den Einstieg in die Programmierung so einfach und effektiv wie möglich zu gestalten. Im weiteren Verlauf des Kurses wirst Du lernen, wie man Daten mit Bibliotheken wie NumPy und Pandas bearbeitet und analysiert. Du wirst die Kraft von Pandas kennenlernen, um komplexe Aufgaben zu lösen und mit Excel-Dateien zu arbeiten. Darüber hinaus wirst Du eine Einführung in Web Scraping erhalten, um Daten aus dem Internet zu extrahieren, und erfährst, wie Du Python mit SQL verbinden kannst, um Datenbanken zu nutzen. Die visuelle Darstellung von Daten ist ein entscheidender Aspekt der Datenanalyse. Daher wirst Du lernen, wie man mit Matplotlib und Seaborn ansprechende Grafiken erstellt und mit Plotly interaktive Visualisierungen erstellt. Ein weiterer Schwerpunkt des Kurses ist das maschinelle Lernen. Du wirst die Grundlagen des Machine Learnings erlernen, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression, K-Nearest Neighbors, K-Means-Clustering, Entscheidungsbäumen und Random Forests. Wir werden auch Natural Language Processing (NLP) und Support Vector Machines (SVM) behandeln. Der Kurs führt Dich außerdem in die Welt des Deep Learnings ein. Du wirst lernen, wie man künstliche neuronale Netzwerke mit TensorFlow und Keras erstellt und trainiert. Wir werden die verschiedenen Arten von neuronalen Netzwerken untersuchen, darunter Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN). Zum Abschluss des Kurses erhältst Du eine Einführung in Big Data und lernst, wie man mit Spark und PySpark arbeitet. Dieser Kurs bietet Dir nicht nur das theoretische Wissen, sondern auch praktische Anwendungen, die Du auf reale Probleme anwenden kannst. Am Ende dieses Kurses wirst Du nicht nur ein fundiertes Verständnis von Python und seinen Anwendungen in der Data Science haben, sondern auch die Fähigkeiten, um Deine eigenen Projekte zu realisieren und Dich in der schnell wachsenden Welt der Datenanalyse und des maschinellen Lernens zu behaupten.
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein tiefes Verständnis für die neuesten Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learnings mit Python erlangen möchten. Dazu zählen Studierende der Informatik, Mathematik und verwandter Fachrichtungen sowie Softwareentwickler, Data Scientists und Machine Learning-Experten, die ihr Portfolio erweitern wollen. Vorkenntnisse in einer Programmiersprache sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten beschäftigt. Es kombiniert Techniken aus Mathematik, Statistik und Informatik, um Muster und Trends in großen Datensätzen zu identifizieren. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Data Science, der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. In diesem Kurs wirst Du lernen, wie Du diese Konzepte mit Python umsetzt und anwendest.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen linearer und logistischer Regression?
- Erkläre den Begriff "Überanpassung" im Kontext des maschinellen Lernens.
- Was sind die Vorteile der Verwendung von Pandas für die Datenanalyse?
- Beschreibe die Funktionsweise eines Convolutional Neural Networks.
- Wie funktioniert der K-Means-Algorithmus?
- Was ist der Unterschied zwischen einem Entscheidungsbaum und einem Random Forest?
- Erkläre, was Web Scraping ist und wofür es verwendet wird.
- Was sind die Hauptanwendungen von Natural Language Processing?
- Wie kann TensorFlow zur Erstellung neuronaler Netzwerke verwendet werden?
- Was sind die Herausforderungen bei der Arbeit mit Big Data?
