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Python-Kurse (Präsenz- und Online-Kurse)

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GFU Cyrus AG (113)

Einführung in die Zeitreihenanalyse, Kurzeinführung in die Programmiersprache Python, Kurzeinführung in die grafische Benutzeroberfläche Jupyter Notebook, Praktische Anwendungen der ZeitreihenanalyseEinlesen von Daten, Vorbereiten der Daten für die Z...

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Einführung in PyCharm, Installieren und Konfigurieren von PyCharm, ein Projekt in PyCharm aufsetzen, Interpreter und virtuelle Umgebungen anpassen, Versionskontrolle unter PyCharm, Code formatieren und Stilprüfung, Typannotationen prüfen, Ausführungs...

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Einführung Download und Installation der aktuellen Version in dem gewählten Betriebssystem, Genereller Umgang mit dem User Interface und den Basisfunktionen , Scenes & Objects Organisation in Szenen, Ebenen und Collections , Modeling Erstellung und M...

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Einführung in Data Science und Big Data Was ist Data Science?, Was sind Big Data?, Warum sind sie wichtig? , Datenbeschaffung und Datenaufbereitung Datenquellen identifizieren, Datenbeschaffungsmethoden (Web Scraping, APIs, Datenbanken), Daten berein...

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Einführung in den Raspberry Pi, Grundlagen: Linux, Kommandozeile, Installieren von Programmen, wichtige Einstellungen, Einstieg ins Programmieren mit Scratch, Einführung in Python, Schreiben eines eigenen Programms, Programmieren mit Minecraft, Ansch...

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OpenSearch im Überblick Allgemeines zu Suchmaschinen, Open Search vs. Elasticsearch - Unterschiede und Gemeinsamkeiten OpenSearch - Daten speichern, durchsuchen und analysieren Installation lokal und in AWS, Suche mit Query DSL, Mappings & Index...

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Einführung in Spark - Erste Schritte Was ist Spark und was ist sein Zweck?, Komponenten des Spark-Unified-Stacks, Stabiler verteilter Datensatz (RDD), Herunterladen und Installieren von Spark Standalone, Überblick über Scala und Python, Starten und V...

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Basisfunktionen von Jupyter Notebook Unterstützung von Julia, Python, R aber auch Scala und Ruby, Hinzufügen von mathematischen Gleichungen, Rich-Text und Medien, Unterstützt die Datenerfassung, -bereinigung, -analyse und -visualisierung, Erstellen u...

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Tag 1 - Grundlegende Vorgehensweisen Einführung in MongoDB, Installation und Konfiguration von MongoDB, Grundlagen der Datenbankstruktur, CRUD-Operationen, Abfragen, Indexierung, Replikation, Sharding, Aggregation, Verwaltungswerkzeuge, MongoDB-Inte...

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Grundlagen des Data Science und des maschinellen Lernens Wir beginnen mit einer Einführung in den Data-Science-Prozess und die Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen. Gewinnen Sie ein klares Verständn...

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Grundlagen und Datenerfassung Einführung in Webserver-Logs und deren Bedeutung für die Serverüberwachung und Benutzeraktivitäten., Installation und Konfiguration des Apache-Webservers, um detaillierte Logs zu erfassen., Erläuterung der Log-Formate un...

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Das Spektrum der Themen deckt nahezu alle Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. U. a. werden folgende Konzepte behandelt: Textaufbereitung, Worteinbettungen (Word2vec,...

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XML XML - wozu? Und wozu nicht?, Wichtige Einsatzgebiete von XML, Konfiguration, Datenaustausch, Workflow, XML Elemente, Attribute, Entitäten, XML Prolog, Encoding, Processing Instructions XML Basics, XML Namespaces, XML-Editoren im Überblick , XML V...

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Grundlagen der Zeitreihenanalyse: Definition von Zeitreihen und deren Anwendungsgebiete, Charakteristische Eigenschaften von Zeitreihendaten (Trend, Saisonalität, Rauschen), Zeitreihendatenvisualisierung und -exploration , Einführung in Machine Learn...

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Einführung Transformer Von GPT-1 zu ChatGPT (GPT-4), ChatGPT-AnwendungenText Completion, Code Completion, Image Generation, Embeddings , Einführung TransformerDas Encoder-Decoder Framework, Attention Mechanisms, Transfer Learning in NLP, Hugging Face...

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Was ist SQLite? Einführung in SQLite als relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), Unterschiede zwischen SQLite und anderen RDBMS , Wann kann man SQLite nutzen, wann nicht? Einsatzbereiche von SQLite: eingebettete Systeme, mobile Anwendungen, k...

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Überblick über die Programmiersprachen Maschinencode, Assembler, Problemorientierte Sprachen, Funktional-deklarative Sprachen, Künstliche Intelligenz , Technischer Überblick Plattformen, Compiler, Interpreter, Prozessoren , Überblick über ausgewählte...

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Das Spektrum der Themen deckt die wichtigsten Anwendungen von Deep Learning ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. U. a. werden folgende Konzepte behandelt: Künstliche Neuronale Netze (ANN)Backpropagation, Regularisierung...

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Künstliche Neuronale Netze (ANN) Backpropagation, Regularisierung, Stochastischer Gradientenabstieg, verschiedene Optimierer, Verschiedene Loss-Funktionen, Initialisierung der Gewichte, Epoche und Batch-Size, Callbacks, Early Stopping , Faltungsneuro...

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