Jupyter Notebook und Lab für Data Science - Seminar / Kurs von GFU Cyrus AG
Inhalte
- 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 und Interpretieren von Modellen für maschinelles Lernen
- Bereitstellung für Big-Data-Integration mit Spark
- Jupyter Add-ons
- Deepnote für Kollaboration mit Integration PyTorch, TensorFlow
- JetBrains Datalore
- Google Colab
- Kaggle
- CoCalc
- JupyterLab 3.x
- Einheitliche Plattform
- Flexibilität des Arbeitsbereichs
- Code-Konsole
- Mehrere Ansichten
- Kopieren von Zellen zwischen mehreren Notizbüchern
- 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, -bere ...
Lernziele
Für Datenwissenschaftler:innen ist spätestens nach Teilnahme Jupyter das Beste.
Jupyter Notebook ist in vielen Forschungsbereichen zum Defacto-Standard geworden. Bei der Entwicklung von Algorithmen, der Verarbeitung von Daten und der Zusammenarbeit in offenen Forschungsprozessen spielt die Software ihre Stärken aus. JupyterLab ist die Weiterentwicklung von Jupyter Notebook und bietet vor allem auf der Benutzeroberfläche einige sinnvolle Neuerungen
Für Datenwissenschaftler:innen ist spätestens nach Teilnahme Jupyter das Beste.
Jupyter Notebook ist in vielen Forschungsbereichen zum Defacto-Standard geworden. Bei der Entwicklung von Algorithmen, ... Mehr Informationen >>
Zielgruppen
Der Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler:innen, Beratende und Software-Ingenieur:innen für Data Science
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