Python für Data Science - Seminar / Kurs von IOMIDS Institute of Machine Intelligence & Data Science

Python hat sich zu einer der wichtigsten Programmiersprachen im Bereich Data Science entwickelt. Die universelle Programmiersprache bietet eine klare Syntax, die auch für Anfänger leicht zu erlernen ist. Mit Paketen wie pandas lässt sich in Python effizient mit Daten arbeiten. Ein weiterer Grund für den Erfolg ist, dass sowohl Python als auch viele der Bibliotheken kostenlos im Unternehmen und für kommerzielle Projekte eingesetzt werden können.

Bei der Arbeit als Data Scientist stößt man mit anderen, vorgefertigten Tools schnell an die Grenzen: Daten liegen nicht im richtigen Format vor, die Datenmengen sind zu groß, es sind Berechnungen notwendig, maschinelles Lernen soll eingesetzt werden etc. Schnell kommt man an den Punkt, wo gewisse Programmierkenntnisse die Arbeit enorm erleichtern.

In diesem Kurs starten wir mit den Basics, anschließend folgen fortgeschrittene Themen. Sie können als Einsteiger auch ohne Programmierkenntnisse teilnehmen. Sie lernen die Besonderheiten von Python kennen, installieren eine Python-Distribution und bekommen einen Überblick über unterschiedliche Entwicklungsumgebungen (IDEs). Neben Code-Beispielen wird dabei auch der übergeordnete Kontext vermittelt. Anhand von Beispielen und Übungsaufgaben bringen Sie das Gelernte direkt zum Einsatz.

Im Vergleich zu Analysen in Excel trennt Python klar Daten von den Auswerteroutinen. Im Ergebnis erhalten Sie reproduzierbare Analysen und somit die Basis dafür, Analyseprozesse in Ihrem Unternehmen zu automatisieren.

Dieser Kurs legt dabei den Fokus auf die Programmierung und technische Gesichtspunkte. Er ergänzt sich damit gut mit den fachlicheren Kursen wie dem Grundlagen-Kurs, dem Machine Learning-Kurs oder dem Deep Learning-Kurs. Mit dem Praxiswissen von Experten sparen Sie sich mühselige Arbeit mit Online-Tutorials – Sie lernen von Anfang an guten Programmierstil und die wichtigen Module kennen und können so viel schneller durchstarten.

Diese Python-Schulung verfolgt das Ziel, Sie mit einer soliden Basis an Python-Kenntnissen auszustatten. Mit dieser Basis können Sie anschließend viele Fragestellungen aus dem Bereich Data Science lösen. Außerdem werden Sie aber auch in die Lage versetzt, bei neuen Problemstellungen die entsprechenden Pakete und Funktionen zu finden und somit eigenständig in Python zu arbeiten.

• Was macht Python aus?
• Jupyter Notebooks und IDEs
• Python-Distributionen
• Datentypen und Variablen (implizite Datentypen, Zahlen und Text, Listen, Dictionaries)
• Operatoren (mathematische und logische Operatoren, Zuordnung, Text-Operatoren)
• Funktionen, Argumente, Schleifen und if-Anweisungen
• Module und Pakete importieren und selbst schreiben
• Lesen und schreiben von Dateien (z.B. csv, Excel) und Datenbank-Anbindungen
• Das pandas-Modul für die Datenbearbeitung
• Data Frames
• Datenselektion und -transformationen (Filter, Sortieren, Aggregationen wie Summen oder Mittelwerte, Gruppieren, Pivot-Tabellen)
• Visualisierungsbibliotheken im Vergleich (Matplotlib, Seaborn, Plotly, plotnine etc.)
• Visualisierungen mit plotly (Liniendiagramme, Streudiagramme, Balkendiagramme, Kuchendiagrame, Histogramme)
• Einführung in maschinelles Lernen in Python (scikit-learn, Datenvorbereitung, Modelldefinition, Training und Validierung von Modellen – hier liegt der Fokus auf der Umsetzung in Python mit dem Modul scikit-learn; für die fachlichen Konzepte siehe Grundlagen-Kurs und Machine Learning Kurs)
• Dashboards als browserbasierte grafische Nutzeroberflächen (GUI) mit dem Modul streamlit (Plots einbinden, Navigationsleiste, Widgets wie Slider und Dropdowns, Nutzerinteraktion)

Wir bieten diesen Kurs als klassischen Präsenzkurs an, hier können Sie meistens auch von zu Hause oder ihrem Arbeitsplatz per Videokonferenz teilnehmen. Außerdem bieten wir zwei unterschiedliche Blended Learning-Optionen:

Blended Learning in der Gruppe:

• Gemeinsamer Start: Am ersten Kurstag starten wir gemeinsam mit der Lerngruppe und dem Dozenten in einer Videokonferenz von 8:00 bis 9:00 Uhr. Hier werden die individuellen Ziele aller Teilnehmenden besprochen und der Ablauf des Kurses erläutert. Sie lernen die anderen Teilnehmenden kennen und bilden Teams für die Bearbeitung der Programmieraufgaben.
• Lernen im eigenen Tempo: Über den Tag hinweg machen Sie sich in Online-Vorlesungen mit neuen Konzepten in Python vertraut. Ihr Wissen checken Sie in Quiz-Aufgaben und setzen es anschließend in Programmieraufgaben um. Dabei arbeiten Sie mit anderen Teilnehmenden zusammen und profitieren so von der Gruppe.
• Meetings mit dem Dozenten: Täglich von 16:00 bis 18:00 Uhr treffen sich alle wieder im Plenum mit dem Dozenten. Sie können Ihre Fragen loswerden und erhalten individuelles Feedback.

Blended Learning EinzelschulungDer Ablauf ist ähnlich zum Blended Learning in der Gruppe. Sie werden hier allerdings individuell 1:1 von einem Dozenten betreut. Die Termine werden individuell besprochen.

Buchen ohne Risiko: Als Verbraucher können Sie innerhalb von 14 Tagen nach der Buchung jederzeit kostenfrei Ihre Teilnahme stornieren, solange Sie über zwei Wochen vor Kursbeginn buchen. Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz!

Lernen Sie die wichtigsten Grundlagen der Programmiersprache Python. Nach dem Kurs sind Sie in der Lage selbst Daten einzulesen, Pakete einzubinden, Daten zu analysieren und zu visualisieren aber auch sich auch selbstständig bei neuen Fragestellungen Wissen zu erschließen. Durch die Praxiserfahrung von Experten lernen Sie von Anfang an sauber in Python zu programmieren und sparen so viel gegenüber dem Selbststudium viel Zeit und Mühe.Die erfolgreiche Teilnahme wird den Teilnehmern zertifiziert. Sie erhalten einen persönlichen Zertifkatslink zum Einbinden auf LinkedIn. Alle unsere Zertifikate enthalten einen QR-Code zur Validierung.

Alle, die mit Daten arbeiten und dafür Python einsetzen möchten. Vorkenntnisse in einer Programmiersprache sind nicht notwendig. Diese Schulung hat einen technischen Fokus und ergänzt somit ideal die fachlicheren Schulungen in unserem Programm.

Wir starten mit den Basics und kommen dann nach und nach zu komplexeren Themen.

Auf die Data-Science-Konzepte wird im Python Kurs nicht im Detail eingegangen, diese sollten also für ein gutes Verständnis ergänzend vor oder nach dem Kurs erlernt werden, z.B. in unserem Grundlagen– oder Machine-Learning-Kurs.