Python für Data Science, Maschinelles Lernen & Visualisierung (PYTHONDS)

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Knowledge guaranty:: 12 months
Seminar-ID:: PythonDS

Seminar content

In diesem Seminar erlernen Sie Python Grundlagen, wie Objektorientierung, GUI Programmierung und Datenanbindung, sowie Datenvisualisierung, danach tauchen Sie in die Welt von Data Science und Machine-Learning ein.

Dieser Kurs richtet sich sowohl an Anfänger, die zum ersten Mal mit Data Science in Berührung kommen, als auch an Entwickler, die ihr Portfolio um Fähigkeiten in Richtung Data Science und Machine-Learning ausbauen wollen!
Vom Einstieg in die Programmiersprache Python gehen wir über zur Visualisierung und dem Erstellen eigener Neuronale Netzwerke mit TensorFlow und Keras. Wir wenden diese auf reale Probleme an.

Dieser Kurs besteht aus folgenden Themengebieten:

Grundlagen der Python Programmierung
Grundlagen des Machine Learnings
Grundlagen von Neuronalen Netzwerken
Verwenden von TensorFlow, TensorBoard und Keras
Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung
Convolutional Neural Networks (CNN)
Recurrent Neural Networks (RNN)
Reinforcement Learning (AI)

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Target audience

Dieses Seminar richtet sich an:

Generell an alle Personen, die die neusten Machine Learning und Deep Learning Techniken mit Python erlernen wollen.
Studenten der Informatik, Mathematik etc.
Softwareentwickler, Data Scientists und Machine Learning Experten

Prior knowledge

Für dieses Seminar werden folgende Kenntnisse empfohlen:

Kenntnisse einer Programmiersprache sind von Vorteil

Detailed content

Einstieg in die Programmierung mit Python und VS Code
- Datentypen und Operatoren
- Schleifen und Funktionen
- Klassen und Module
Anaconda und Jupyter Notebooks
Daten mit NumPy und Pandas bearbeiten und Analysieren
Pandas Data Frames nutzen, um komplexe Aufgaben zu lösen
Pandas nutzen, um mit Excel Dateien zu arbeiten
Einführung zu Web Scraping mit Python
Python mit SQL verbinden
Matplotlib und Seaborn zur Daten Visualisierung nutzen
Plotly für interaktive Visualisierungen
Machine Learning mit SciKit Learn:
- Linear Regression
- Logistische Regression
- K Nearest Neighbors
- K Means Clustering
- Decision Trees (Entscheidungsbäume)
- Random Forests
- Natural Language Processing
- Support Vector Machines
Einführung in Deep Learning / Artificial Neural Networks / Künstliche Neurale Netzwerke mit TensorFlow und Keras
Big Data Einführung in Spark und PySpark mit Hadoop
Abschlußprojekt: Bilderkennung am Raspberry Pi

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