Schulungsübersicht

Tag 1 

  • Data Science: ein Überblick
  • Praktischer Teil: Let’s get started with Python - Grundzüge der Sprache
  • Der Lebenszyklus der Datenwissenschaft - Teil 1
  • Praktischer Teil: Arbeiten mit strukturierten Daten - die Pandas-Bibliothek

Tag 2 

  • Der Lebenszyklus der Datenwissenschaft - Teil 2
  • Praktischer Teil: Umgang mit echten Daten
  • Visualisierung von Daten
  • Praktischer Teil: die Matplotlib-Bibliothek

Tag 3

  • SQL - Teil 1
  • Praktischer Teil: Erstellen einer MySql-Datenbank mit Tabellen, Einfügen von Daten und Ausführen einfacher Abfragen
  • SQL Teil 2
  • Praktischer Teil: Integration von MySql und Python

Tag 4

  • Überwachtes Lernen Teil 1
  • Praktischer Teil: Regression
  • Überwachtes Lernen Teil 2
  • Praktischer Teil: Klassifizierung

Tag 5

  • Überwachtes Lernen Teil 3
  • Praktischer Teil: Erstellung eines Spamfilters
  • Unüberwachtes Lernen
  • Praktischer Teil: Clustering von Bildern mit k-means

Voraussetzungen

  • Verständnis für Mathematik und Statistik.
  • Gewisse Programmiererfahrung, vorzugsweise in Python.

Publikum

  • Berufstätige, die an einer beruflichen Veränderung interessiert sind 
  • Personen, die neugierig auf Data Science und Data Analytics sind
  35 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

Big Data Business Intelligence for Telecom & Communication Service Providers

  35 Stunden

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 Stunden

Python Programming for Finance

  35 Stunden

Verwandte Kategorien