Diese Schulung dient der beruflichen Weiterentwicklung. Das erhaltene Zertifikat ersetzt nicht das MYK-Qualifikationszertifikat, das für Schulungen, die eine MYK-Berechtigung erfordern, zwingend erforderlich ist.

Schulungsinformationen

Das Trainingsprogramm "Python für Data Science" vermittelt den Teilnehmern fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Modellierung mit Python. Die Schulung beinhaltet praxisnahe Übungen mit realen Datensätzen, um die praktischen Fähigkeiten in der Datenwissenschaft zu entwickeln.

Schulungsinhalt

• Einführung und Grundkenntnisse in Python
• Einführung in Python: Grundlagen, Datenstrukturen, Syntax
• Python-Bibliotheken: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy
• Datenstrukturen: Listen, Wörterbücher, Mengen, Tupel
• Datenanalyse und -manipulation
• Datenmanipulation mit Pandas: DataFrame, Series, Lesen, Schreiben, Bearbeiten
• Datenbereinigung: Fehlende Daten, fehlerhafte Daten, Datentypprüfung
• Datenumwandlung und -verarbeitung: Filtern, Gruppieren, Pivot-Tabellen
• Datenvisualisierung: Diagramme mit Matplotlib und Seaborn
• Statistische Analyse und Modellierung
• Grundlegende Statistik: Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung, Korrelation
• Statistische Tests: t-Test, Chi-Quadrat-Test, ANOVA, Regression
• Grundlagen des maschinellen Lernens: Überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Algorithmen des maschinellen Lernens
• Regressionsmodelle: Lineare, logistische, polynomiale Regression
• Klassifikationsalgorithmen: Entscheidungsbäume, Random Forest, KNN, SVM
• Clustering-Algorithmen: K-Means, hierarchisch, DBSCAN
• Modellevaluation: Genauigkeit, Fehlerrate, F1-Score, ROC-AUC
• Datenmining und Deep Learning
• Datenmining: Mustererkennung, Klassifikation, Data-Mining-Anwendungen
• Grundlagen des Deep Learning: Künstliche neuronale Netze, Backpropagation, TensorFlow und Keras
• Projekte und praxisnahe Übungen
• Anwendung aller Techniken an realen Projekten
• Anwendungen der Datenwissenschaft: Gesundheit, Finanzen, E-Commerce, soziale Medien

Erworbene Fähigkeiten

• Entwicklung von Datenanalyse- und Machine-Learning-Projekten mit Python
• Fähigkeiten in Datenbereinigung, -verarbeitung und Visualisierung
• Anwendung und Bewertung von Machine-Learning-Algorithmen
• Erstellung von Deep-Learning- und KI-Anwendungen
• Erfahrung in der Projektentwicklung mit realen Datensätzen

Zertifikate und Karrierechancen

• Die Teilnehmer erhalten ein Zertifikat, das ihre Kompetenz in Python für Data Science bescheinigt
• Karrierechancen im Bereich Data Science, maschinelles Lernen und KI

Die Schulung ist für die Zusammenarbeit mit Unternehmen (Institutionen/Firmenpakete) geöffnet; individuelle Anmeldungen werden nicht akzeptiert. Der Schulungsinhalt kann je nach Teilnehmerprofil und Bedarf angepasst werden. Nach gegenseitigen Gesprächen werden Umfang und Methode der Schulung (Präsenz, Online) festgelegt und die Prozesse abgeschlossen. Nach Vereinbarung werden Zeitpläne, Zeiten und Schulungsorte mit den Teilnehmern und Dozenten koordiniert.