Data Science mit Python mit NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib und co. - Inhouse von HECKER CONSULTING

Data Science boomt und Python spielt dabei eine ganz entscheidende Rolle. Lernen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Konzepte kennen, um Data Science mit Python effektiv auf Basis von NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib und co. durchzuführen.

Einführung in Data Science mit Python

• Überblick Python
• Überblick Data Science
• Installation von Python

Visual Studio Code und Python

• Arbeiten mit VS Code
• Code-Zellen verwenden
• Erweiterungen für die Sprache Python
• Verstehen von Markdown-Zellen

NumPy - Grundlagen

• NumPy-Übersicht
• NumPy-Arrays
• Zerschneiden von Arrays
• Boolesche Indizierung
• Verstehen von Broadcasting
• Verständnis von Array-Operationen
• Verstehen von ufuncs

pandas - Grundlagen

• pandas Übersicht
• Laden von CSV-Dateien
• Parsing-Zeit
• Zugriff auf Zeilen und Spalten
• Berechnen der Geschwindigkeit
• Anzeige der Geschwindigkeit als Boxplot

Installieren von Python-Paketen

• Einführung in Python-Pakete
• Verwendung von Umgebungen
• Verwaltung von Abhängigkeiten

folium und Geo - Grundlagen

• Erstellen einer ersten Karte
• Zeichnen eines Tracks auf einer Karte
• Verwendung von Geodaten mit Shapely

scikit-learn - Grundlagen

• scikit-learn Einführung
• Regression
• Verstehen der Trainings-/Test-Aufteilung
• Daten vorverarbeiten
• Zusammenstellen von Pipelines
• Speichern und Laden von Modellen

Matplotlib - Grundlagen

• Überblick über Matplotlib
• Stile verwenden
• Anpassen der Pandas-Ausgabe
• Pandas-Plotten
• Verwendung von Matplotlib mit Pandas
• Interaktive Plots
• Andere Plotting-Pakete

Weitere Python-Pakete für Data Science

• Übersicht über andere Pakete
• Schneller werden mit Numba
• Deep Learning verstehen
• Arbeiten mit Bildverarbeitung
• NLP verstehen
• Mit größeren Daten arbeiten

Der Entwicklungsprozess von Python Data Science

• Überblick über den Entwicklungsprozess
• Verständnis der Quellcodekontrolle
• Code-Überprüfung
• Überblick über das Testen
• Beispiel für Tests

Data Science boomt und Python ist dabei ein wichtiger Faktor. Lernen Sie eigene Modelle und Visualisierungen mit Python zu erstellen und generell Erfolg mit Python und Daten haben. Entdecken Sie die Python-Werkzeuge und -Techniken, die Sie bei Ihrer täglichen Arbeit zur Verarbeitung von Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Daten nutzen können.