- Erkennen Sie die Bedeutung von Python in der Datenwissenschaft und Datenanalyse
- Eignen Sie sich zentrale Programmierkonzepte an, die speziell für Data Science-Anwendungen von Bedeutung sind
- Erforschen Sie, wie Python, maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Data Science-Prozesse unterstützt
Einführung in die Datenanalyse
- Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) mit Data Science-Tools wie Pandas und Numpy durch
- Nutzen Sie das umfassende Python-Ökosystem zur Bereinigung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten in Data Science-Kontexten
- Gewinnen Sie mit SQL gekoppelt mit Python verwertbare Data Science-Erkenntnisse
Maschinelles Lernen mit Python und Data Science
- Erstellen Sie maschinelle Lernmodelle mit Python-Bibliotheken wie Scikit-learn, einem Schlüsselteil moderner Data Science
- Untersuchen Sie Data Science-Strategien, die überwachte und unüberwachte Methoden umfassen
- Erfahren Sie, wie in Data Science-Modellen Optimierung, Regularisierung und Bewertungstechniken angewandt werden
Erweiterte Python-Nutzung in der Datenwissenschaft
- Verwenden Sie fortgeschrittene Python-Bibliotheken wie TensorFlow und Keras für Deep Learning im Data Science-Bereich
- Nutzen Sie Clustering- und Dimensionalitätsreduktionstechniken auf komplexe Data Science-Datensätze
- Erforschen Sie Zeitreihenanalysen und ihre praxisnahen Anwendungen in der Datenwissenschaft
Anwendung von Data Science in realen Projekten
- Entwickeln Sie Python-basierte Lösungen für praxisnahe Data Science-Herausforderungen
- Erstellen Sie eindrucksvolle Visualisierungen und präsentieren Sie wichtige Data Science-Einsichten den Stakeholdern
- Arbeiten Sie an realitätsnahen Data Science-Projekten in Teams unter Verwendung von Python, agilen Methoden und Git