Data Science mit Python - Einführung in Python Schulung

Python Machine Learning Schulung Programmierung Schulung

Python Machine Learning Schulung:
Machine Learning Algorithmen mit Python umsetzen

Python ist eine der weitverbreitetsten Programmiersprachen, welche im Data Science Bereich etabliert ist. Neben R ist sie derzeit die meist benutze Data Science Programmiersprache. Sie erhalten einen Einstieg, um mit Python Daten zu analysieren und Machine Learning Algorithmen umsetzen zu können.

Diese Python Machine Learning Schulung bieten wir Ihnen auch als individuelles Python Machine Learning Training vor Ort als Firmen-Seminar an.

Seminarinhalt  

Einführung
  • Kurzer Hintergrund zu Python und Anaconda 
  • Installieren von neuen Paketen
  • Die Entwicklungsumgebung (IDE) Spyder
  • Lizenzinformationen
  • Aspekte von Python, die anders als in anderen Programmiersprachen sind
Datenstrukturen in Python
  • Unterschied Funktionen vs. Methoden
  • Datenstrukturen in Python (number, tuple, list, dictionary, string)
  • Überblick und wichtige Methoden zu den Datenstrukturen 
  • Unterschied list vs. tuple
  • Die Besonderheit des Wertes NaN
  • Wann benutze ich welche Klammer [], (), {}?
  • Eine Sequenz von Zahlen erzeugen
  • List comprehension
Einführung in das Data Science Paket pandas
  • Elemente eines pandas data.frame 
  • Eine Zeile ansprechen, hinzufügen und verändern 
  • Eine Spalte ansprechen, hinzufügen und verändern
  • Boolean indexing
  • Ein leeres data.frame erstellen
  • Überblick über Methoden im data.frame, um einen Überblick der Daten zu erhalten. 
Grundlegende Statistiken mit pandas
  • Überblick über Statistiken, die ich mit einem data.frame berechnen kann (Anzahl an gültigen Beobachtungen, Summe, Mittelwert, Median, Minimum, Maximum, Varianz,...) 
  • Eine Kreuztabelle (Kontingenztafel) berechnen
  • Fehlende Werte ergänzen
  • Variablen standardisieren
  • Logische Operatoren
Daten einlesen
  • Das Arbeitsverzeichnis in Python setzen 
  • Ein CSV einlesen und schreiben und Überblick über die nützlichsten Parameter hierfür
  • Eine Excel Datei einlesen und schreiben und Überblick über die nützlichsten Parameter hierfür
  • Python\'s pickle modul zum Speichern von Python Objekten
  • Verschiedene Datentypen konvertieren (integer, unsigned integer, float, string)
Data handling mit Pandas
  • Löschen einer Zeile und Spalte
  • Überblick über Methoden, ein data.frame anzupassen (Spaltennamen ändern, Werte ersetzen, ein data.frame sortieren, ein data.frame nach einer kategorischen Variable gruppieren, randomisiert Zeilen aus einem data.frame auswählen) 
  • Pivotieren eines data.frame: Umwandeln zwischen long und wide Format (gestapelt und ungestapelte Daten)
Visualisierung mit matplotlib und pandas
  • Die Hauptelemente beim Plotten mit matplotlib
  • Einen Plot anpassen (x- und y-Achse ändern, Beschriftungen, Legende und Titel ändern) und speichern
  • Auswahl von Farben
  • Subplots erstellen
  • Erstellen von Scatterplot, Linienplot, Barplot, (gruppiertes) Histogram, Boxplot
Control Flows
  • Die range() Funktion
  • Eine eigene Funktion schreiben
  • Default Parameter in einer Funktion setzen
  • For Schleifen
  • If-Else Bedingungen
  • While Schleife
  • Logische Vergleichsoperatoren
  • Zuweisungsoperatoren
Algorithmen im Data Science (theoretischer Überblick)
  • Big Data und die vier Vs von Big data
  • Was ist Machine Learning
  • Die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning (supervised Learning - unsupervised learning - reinforcement learning)
  • Einführung in wichtige Algorithmen: Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-means, Kerndichteschätzer
  • Overfitten und wie ich es entdecken und vermeiden kann
  • Kreuzvalidierung, confusion matrix, ROC Kurve
Algorithmen im Data Science (in der Praxis)
  • Die Schritte beim Modellieren (Aufteilung der Daten in Test-Train, Model erstellen, Model validieren)
  • Praktische Umsetzung der theoretisch behandelten Algorithmen mit dem Paket scikit-learn
  • Trainieren und Validieren von Modellen
Finaler use case zur Wiederholung des Gelernten
  • Abgeschlossenes Projekt, indem die wichtigsten Schritte wiederholt werden können vom Daten Einlesen, Daten handling, über Visualisierung und Erstellen und Vergleich von Machine Learning Algorithmen

Weitere Informationen  

Zielgruppe

Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, welche einen Einstieg in die Programmiersprache Python wünschen, um eigenständig an Data Science Projekten mitzuarbeiten oder ein besseres Verständnis für Python Code zu erhalten.


Voraussetzungen

Die Teilnehmer benötigen keine Erfahrung mit Python, sollten aber schon grundlegende Erfahrung mit einer Programmiersprache gehabt haben, um das Grundkonzept einer Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil, lineare Regression).


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Senden Sie uns gerne eine E-Mail an beratung@incas-training.de

Schulungsinformation

Termine und Preise  

Data Science mit Python - Einführung in Python Schulung

Preis:
€ 1.770,00 zzgl. MwSt.
€ 2.106,30 inkl. MwSt.

Dauer:
3 Tage

PDF Download
Köln    
3 Tage Data Science mit Python - Einführung in Python
  Beginn: Mo 09:00 Uhr   Durchführungsgarantie, noch wenige Plätze verfügbar
  Ende: Mi 17:00 Uhr  
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Organisatorisches zum Seminar   

Kategorie: Python Machine Learning Einsteigerseminar

Sonstiges:
Getränke, Mittagessen, Python-Teilnahmezertifikat und Python Machine Learning-Schulungsunterlagen sind im Preis inbegriffen

Stichworte zu dieser Python Machine Learning Schulung:
Python-Programmierung

Informationen zum Durchführungsort:
Krefeld Düsseldorf Essen Köln

Python Machine Learning Firmenschulung  

Die Vorteile einer Python Machine Learning Firmenschulung in Ihrem Hause (InHouse Schulung) oder bei der INCAS liegen auf der Hand:

  • Teilnehmerunabhängiger Tagessatz
  • Zeitersparnis durch eine kurze und intensive Python Machine Learning Schulung
  • Freie Terminwahl, auf Wunsch auch Abends oder an Wochenenden
  • Zielorientierter als eine offene Python Machine Learning Schulung, da exakt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten
  • Vertraulicher, da Internes auch intern bleibt
  • Wir leihen Ihnen auf Wunsch gerne Schulungsrechner

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Sehr informativ. Viele praktische Übungen. Die Grundlagen der Programmierung wurden sehr gut vermittelt.

Simon Buschhaus, kdvz Rhein-Erft-Rur Grundlagen der Programmierung

Netter Trainer, der gut erklären kann und es auch geschafft hat, das Seminar interessant und spannend zu halten.

Natalie Kolbe, kdvz Rhein-Erft-Rur Grundlagen der Programmierung

Durch die individuelle Schulungsmethodik konnten alle unsere Fragen sofort und im vollen Umfang geklärt werden! Klasse!

Tobias Hambloch, Canon Deutschland HTML4

Qualifizierter und autorisierter Trainer

Alternative Programmierung Trainings 

Kontakt  

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