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

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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