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Machine Learning praktisch anwenden. Sie erhalten einen klar strukturierten Einstieg mit Anwendungsbeispielen – für produktive Ergebnisse statt Theoriewüste. Zielgruppe: Einsteiger, Data Scientists in Ausbildung, Entwickler, Ingenieure.
Python-Essentials: Installation von neuen Modulen, Jupyter Notebooks / Jupyter Lab, Verwendung von Funktionen und Methoden, Python im Vergleich zu anderen Sprachen Grundlegende Datenstrukturen: Einführung in grundle...
Der Umgang mit Netzwerken zeigt einen klaren Trend, der das klassische CLI als Zugang ablöst oder ergänzt um moderne Application Programming Interfaces (APIs). Diese erstrecken sich von APIs für Router und Switches...
Praxisorientierter Einstieg in Data Science mit Python – von der Datenaufbereitung bis zu ersten Machine-Learning-ModellenGrundlegende Konzepte in Python: Installation neuer Pakete, Verwendung von JupyterLab und .ip...
Auch als Online Training verfügbar! Der Umgang mit Netzwerken zeigt einen klaren Trend, der das klassische CLI als Zugang ablöst oder ergänzt um moderne Application Programming Interfaces (APIs). Diese erstrecken s...
Übersicht und Einführung in den Bereich Data Science Was ist Pandas, Numpy, Scipy und Co?, Welche Bibliotheken gibt es sonst noch im Data Science Bereich?, Vor- und Nachteile der Anaconda Distribution, Einrichten de...
Folgende Lerninhalte werden in unserem Python-Kurs vermittelt: Prinzip und Arbeitsweise eines künstlichen neuronalen Netzwerks, Überblick über maschinelles Lernen und Deep Learning, Python für große Datenmengen (Bi...
Folgende Lerninhalte werden in dem Clean Code mit Python Kurs vermittelt: Was ist Clean-Coding?, Kriterien für Softwarequalität, Clean-Coding als Bewegung, Werte, Prinzipien und Praktiken beim Clean-Coding, Die SOLI...
Der Kurs bietet eine verständnisorientierte Einführung in die statistischen Standardverfahren der angewandten Statistik, in die Programmiersprache Python und in die Entwicklungsumgebung Spyder. Der Kurs „Grundlagen...
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Beschreibung In diesem Seminar erhalten Sie einen praktischen Einstieg in das maschinelle Lernen mit Python. Sie lernen die Grundlagen von Supervised und Unsupervised Learning und setzen eigene Modelle mit Scikit-Le...
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Kenntnisse in Python, analog zum Python Grundkurs. Was ist Clean-Coding?, Kriterien für Softwarequalität, Clean-Coding als Bewegung, Werte, Prinzipien und Praktiken beim Clean-Coding, Die SOLID Prinzipien des Clean-...
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Tag 1 - Grundlagen, Imports, Pakete und Module Der Python-Importmechanismus: import, from, Star-Import, Namespaces verstehen: Was ist ein Namespace?, Modulauflösung mit sys.path und sys.modules, Das site Modul, Pyt...
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Der Kurs bietet eine verständnisorientierte Einführung in die statistischen Standardverfahren der angewandten Statistik, in die Programmiersprache Python und in die Entwicklungsumgebung Spyder. Der Kurs „Grundlagen...