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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
Erfahrungsberichte (4)
Beispiele und Übungen
Kamil
Kurs - Introduction to Data Science and AI using Python
Maschinelle Übersetzung
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
Kurs - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.
Winnie Chan - Statistics Canada
Kurs - Jupyter for Data Science Teams
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra