Data Science: Python, Datenanalyse und Deep-Learning-Konzepte
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Python-Programmierung, Datenanalyse und Deep Learning und vermittelt den Lernenden praktische Fähigkeiten in den Bereichen Datenmanipulation, Entwicklung von KI-Modellen und datengesteuerte Entscheidungsfindung.
Kursmodule:

Einführung in Python für Data Science
  • Lernen Sie die Python-Syntax, Datentypen, Schleifen und Funktionen kennen.
  • Verstehen Sie, wie Python in Data Science und KI eingesetzt wird.
  • Erkunden Sie strukturierte Programmiertechniken für eine bessere Code-Organisation.
Einrichten von Entwicklungsumgebungen
  • Installieren und konfigurieren Sie Jupyter Notebooks und Anaconda für eine nahtlose Codierung.
  • Verwenden Sie Unix und Git für die Versionskontrolle und Zusammenarbeit.
  • Optimieren Sie Python-Workflows mithilfe von IDEs und Automatisierungstools.
Datenmanipulation mit Python-Bibliotheken
  • Beherrschen Sie Pandas für die Datenverarbeitung, -filterung und -transformation.
  • Verwenden Sie NumPy für numerische Analysen und Matrixoperationen.
  • Führen Sie eine Datenbereinigung und -vorverarbeitung durch, um die Genauigkeit der Analyse zu verbessern.
Explorative Datenanalyse (EDA)
  • Verstehen Sie die Bedeutung der EDA bei der Entscheidungsfindung.
  • Identifizieren Sie Trends, Muster und Anomalien in Datensätzen.
  • Verwenden Sie statistische Verfahren, um Daten effektiv zu interpretieren.
Datenvisualisierungstechniken
  • Lernen Sie Matplotlib und Seaborn für eine effektive Datenvisualisierung kennen.
  • Erstellen Sie Balkendiagramme, Streudiagramme, Histogramme und vieles mehr.
  • Verwenden Sie visuelles Storytelling, um Dateneinblicke klar zu kommunizieren.
Einführung in Deep Learning
  • Verstehen Sie den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning.
  • Lernen Sie die Struktur und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze (ANNs) kennen.
  • Erkunden Sie Aktivierungsfunktionen, Gewichtsaktualisierungen und Backpropagation.
Deep-Learning-Frameworks: TensorFlow & Keras
  • Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit TensorFlow und Keras für die Erstellung von KI-Modellen.
  • Trainieren Sie Deep-Learning-Modelle für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben.
  • Implementieren Sie Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildanalyse.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen im Bereich Deep Learning
  • Arbeiten Sie mit Methoden des überwachten Lernens wie Klassifizierung und Regression.
  • Verstehen Sie Techniken des unüberwachten Lernens wie Clustering und Anomalieerkennung.
  • Wenden Sie Deep-Learning-Techniken auf reale Datensätze an.
Praktische Übungen zu Python, Datenanalyse und Deep Learning
  • Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering mit Python durchführen.
  • Deep-Learning-Modelle für strukturierte Datensätze entwickeln und evaluieren.
  • Reale KI-Lösungen in praktischen Projekten anwenden.

Dieser Kurs deckt zentrale Bereiche der Data Science ab, darunter Python-Programmierung, Datenanalyse und Deep Learning in praktischen Anwendungen.