Seminarsuche

Data Science mit Python

Jens Albrecht

Kurzinformationen

Detailinformationen

Das Seminar
Dieser Zweitages-Kurs ermöglicht einen praxisorientierten Einstieg in das Thema Data Science mit Python. Dabei lernen Sie, wie Daten mithilfe von Pandas und Matplotlib aufbereitet, analysiert und visualisiert werden können, wie Data Mining mit Scikit-Learn funktioniert und wie Neuronale Netze mit Tensorflow erstellt und trainiert werden.

Der Seminarinhalt
Nach einem Überblick über die Fragestellungen und Ansätze im Bereich Data Science wird zunächst auf Python als Sprache sowie wichtige Bibliotheken eingegangen. Anschließend wird der komplette Data-Mining-Prozess anhand in einer ersten Fallstudie mit einer Klassifikationsfragestellung (Titanic-Datensatz) durchlaufen. In zwei weiteren Fallstudien werden ein Regressionsmodell erstellt (California-Housing-Datensatz) und eine Cluster-Analyse durchgeführt (Iris-Datensatz). Dabei wird auch auf multivariate Visualisierung und Techniken zur Dimensionsreduktion eingegangen. Eine kurze Einführung in das Thema Deep Learning mit Tensorflow rundet das Themenspektrum ab.

3 Gründe für den Besuch des Seminars

  • Gehören Sie zu den Leuten, die Data Science nicht nur aus der Theorie kennen, sondern praktisch anwenden können.
  • Lernen Sie mit Python eine zukunftsorientierte Sprache kennen.
  • Vertiefen Sie ihr Verständnis und Ihre Expertise im Bereich Business Analytics.

Tipp: Das Seminar ist Bestandteil der Data Science Professional Zertifizierung!

Prof. Dr. Albrecht, Jens

Prof. Dr. Jens Albrecht ist an der Technischen Hochschule Nürnberg für die Themengebiete Datenbanken und Big Data verantwortlich. Seine aktuellen Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich Text Analytics. Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er etliche Jahre als Data-Warehouse-Architekt und BI-Berater bei Oracle und in der GfK SE in Nürnberg tätig, so dass er inzwischen über 20 Jahre Erfahrung in diesem Themenfeld vorweisen kann.

Seminarziel

  • Verständnis des Data Science Prozesses
  • Grundkenntnisse in Python
  • Kenntnis wesentlicher Funktionalitäten von Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow und deren Zusammenspiel
  • Erfahrungsgewinn praxisorientierte Fallstudien

Zielgruppe

An praktischer Data Science interessierte

  • Datenanalysten
  • Projektleiter
  • Entwickler

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse im Bereich Data Science (z.B. durch Data Science Bootcamp)
  • Grundlegende Programmierkenntnisse (nicht notwendigerweise Python)

Hard- Software Voraussetzungen

tba

Sprachen

Seminar: Deutsch

Unterlagen: Deutsch

Methode

  • Kurze Vorträge für den theoretischen Hintergrund
  • Ausführliche praktische Fallstudien, durch welche die Teilnehmer mit Hilfe von Jupyter-Notebooks unter Anleitung des Dozenten geführt werden

Informationen

In der Teilnahmegebühr sind folgende Leistungen enthalten:

  • der Seminarvortrag, ein persönlicher Schulungsordner mit ausführlichen, begleitenden Seminarunterlagen
  • Ihre persönliche Teilnahmebescheinigung
  • Catering inkl. Begrüßungskaffee, Mittagessen plus 2 Getränke, diverse Tagungsgetränke sowie 2 Kaffeepausen mit Snacks
  • ein kostenloses, 1-jähriges Abonnement der Fachzeitschrift BI-Spektrum


Teilnahmegebühr:

Weitere Informationen zu den Teilnahmegebühren finden Sie hier.

Disclaimer: Wir sind für die eigenen Inhalte, die wir zur Nutzung bereithalten, nach den allgemeinen Gesetzen verantwortlich. Von diesen eigenen Inhalten sind Querverweise (externe Links) auf die von anderen Anbietern bereit gehaltenen Inhalte zu unterscheiden. Diese fremden Inhalte stammen nicht von uns und spiegeln auch nicht unsere Meinung wider, sondern dienen lediglich der Information. Wir machen uns diese Inhalte nicht zu eigen und übernehmen trotz sorgfältiger inhaltlicher Kontrolle keine Haftung für die Inhalte externer Links. Für den Inhalt der verlinkten Seite sind ausschließlich deren Betreiber verantwortlich.