Installation von Anaconda und erste Schritte mit Python
  • Python und Anaconda
  • Die ersten Programme
  • Aus- und Eingabe
  • Datentypen und Variablen
  • Arithmetische Operatoren


Data Science (Online-Lernprogramm)
  • Was ist Data Science? Zentrale Ziele von Data Science
  • Datendemokratisierung
  • Data Governance
  • Datenqualität
  • Self-Service Analytics


Künstliche Intelligenz (Online-Lernprogramm)
  • Machine Learning
  • Buzzword-Check
  • Starke und schwache KI
  • Potentiale von KI


Mythos und Wahrheit
  • Was kann KI wirklich?


Fortgeschrittene Programmierung mit Python
  • Kontrollstrukturen
  • Funktionen
  • Aufzählungstypen
  • Formatierte Ausgabe


Objektorientierung mit Python
  • Konzepte der objektorientierten Programmierung
  • Klassen und Objekte erstellen
  • Magische Methoden
  • Vererbung
  • Datenkapselung


Listen und Datenstrukturen in Python
  • Sequenzielle Datentypen
  • Mengen
  • Dictionarys


Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Modularisierung
  • Ausnahmebehandlung
  • Dateiverarbeitung
  • Modularisierung


Numerisches Python mit NumPy
  • Was ist NumPy?
  • Arrays
  • Fortgeschrittene Techniken beim Zugriff
  • Dateiverarbeitung


Datenvisualisierung mit matplotlib
  • Was ist Matplotlib?
  • Diagramme erstellen
  • Diagramme gestalten
  • Mehrfachplots
  • Weitere Darstellungsformen


Datenverarbeitung mit pandas
  • Was ist pandas?
  • Die Klasse ""Series""
  • Die Klasse ""DataFrame""
  • Dateien lesen und schreiben
  • Daten mit pandas visualisieren


Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnungen mit Python
  • Grundlagen der Statistik
  • Deskriptive Statistik
  • Kombinatorik
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung


Big Data und Data Science
  • Grundlagen
  • Daten vor- und aufbereiten
  • Zeitreihenanalysen
  • Praxisbeispiele


Künstliche Intelligenz
  • Grundlagen
  • Suchalgorithmen
  • Das Problem des Handlungsreisenden


Machine Learning mit Python
  • Grundlagen
  • Wichtige Python-Bibliotheken für das Machine Learning
  • Eine Postleitzahlenerkennung