Einführung in Data Science mit Python

Einführung in Data Science mit Python (PYEX)

In die­sem Trai­ning wer­den die Grund­la­gen zur Nut­zung der Pro­gram­mier­spra­che Python für die Daten­ana­ly­se ver­mit­telt. Die Teil­neh­mer erhal­ten eine Über­sicht und sys­te­ma­ti­sche Ein­füh­rung in die wich­tigs­ten Soft­ware­pa­ke­te für Python im Data Science Umfeld. Dabei wer­den Grund­la­gen zur Daten­struk­tur und zum Daten­ma­nage­ment mit dem Paket Pan­das ver­mit­telt. Die Erzeu­gung ein­fa­cher und erwei­ter­ter Gra­fi­ken mit den Plot­ting-Pake­ten Mat­plot­lib und Sea­born wird behan­delt. Grund­la­gen zu ein­fa­chen sta­tis­ti­schen Ver­fah­ren und zum Data Mining mit­tels Sci­kit-Learn wer­den vor­ge­stellt.

Inhal­te

• • Über­sicht: Python Grund­la­gen
  • Über­sicht über die Soft­ware­pa­ke­te im Data Science Umfeld
  • Daten­im­port und Export
  • Daten­ma­nage­ment und Daten­be­rei­ni­gung
  • Erstel­lung von ein­fa­chen Plots (His­to­gramm, Lini­en­plot, Scat­ter­plot, Box-Plot)
  • Anpas­sung von Plots und Mehr­fach­plots
  • Ein­fa­che Ana­ly­ti­sche Ver­fah­ren (Regres­sio­nen, Clus­te­ring, Klas­si­fi­ka­ti­on)

Typ
Python ist eine freie Pro­gram­mier­spra­che, die zur Auto­ma­ti­sie­rung und Anwen­dungs­ent­wick­lung genutzt wird. Über die Nut­zung von frei­en und umfang­rei­chen Pake­ten hat sich Python zu einem belieb­ten Data Science Werk­zeug ent­wi­ckelt.
Unse­re Python Kur­se sind inter­ak­tiv gestal­tet, um den Teil­neh­mern die Mög­lich­keit zu geben, die ver­mit­tel­ten Metho­den direkt aus­zu­pro­bie­ren. Jeder Abschnitt wird zudem durch eine Rei­he von Übun­gen abge­schlos­sen, um das Gelern­te zu ver­tie­fen. In unse­rem Schu­lungs­zen­trum in Ham­burg steht für jeden Teil­neh­mer ein Schu­lungs-PC zur Lösung der Auf­ga­ben zur Ver­fü­gung.
Der Kurs­fort­schritt ist kom­plett doku­men­tiert, so dass kei­ne Mit­schrif­ten erfor­der­lich sind und die Kurs­teil­neh­mer sich auf die akti­ve Nut­zung von Python kon­zen­trie­ren kön­nen.

Stich­wor­te
Box-Plot, Clus­te­ring, Data Mining, Data Science, Daten­ana­ly­se, Daten­be­rei­ni­gung, Daten­im­port, Daten­ma­nage­ment, Daten­struk­tur, Export, Gra­fi­ken, His­to­gramm, Klas­si­fi­ka­ti­on, Lini­en­plot, Mat­plot­lib, Mehr­fach­plots, Pan­das, Plots, Plot­ting-Pake­te, Pro­gram­mier­spra­che, Python, Regres­sio­nen, Scat­ter­plot, Sci­kit-Learn, Sea­born, Soft­ware­pa­ke­te, sta­tis­ti­sche Ver­fah­ren, Jupy­ter Notebook,NumPy,DataFrame, Sci­Py, Data Wrang­ling

Vorraus­set­zun­gen
Für die­ses Trai­ning ist Erfah­rung mit den Grund­la­gen der Pro­gram­mie­rung (Daten­ty­pen, Varia­blen, Funk­tio­nen) erfor­der­lich.