Data Science Crash Course mit Python (Live-Online-Training) - Webinar von DHL Data Science Seminare GmbH

In diesem Lehrgang erhalten Sie eine fundierte Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning sowohl für numerische als auch symbolische Daten (Sprachdaten).

Inhalte

In dem aus drei Modulen bestehenden Lehrgang   „Data Science Crash Course mit Python“   erhalten Sie eine fundierte Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten. Ziel dieser Methoden ist es, aus den vorhandenen Daten einen Mehrwert zu schaffen. Und genau das lernen Sie in unserem Data Science Crash Course in drei aufeinander aufbauenden Modulen. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen.

Im Modul „Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python“ (SG-Seminar-Nr. 5442508) erhalten Sie einen Überblick über das spannende Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in der Programmiersprache Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

Das Modul „Machine Learning mit Python“ (SG-Seminar-Nr. 5577056) geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Abgerundet wird der Data Science Crash Course durch das dritte Modul „Natural Language Processing (NLP) mit Python“ (SG-Seminar-Nr. 5577057), bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Im Gegensatz zum Modul Machine Learning mit Python werden jetzt Wörter und Textdaten und nicht mehr numerische Daten verarbeitet. Zusätzlich behandeln wir in diesem Modul das wichtige Thema der Datenbeschaffung – und eine mögliche Option bietet hier das Web Scraping bzw. Crawling, das Sie anhand einer Praxisübung selbst umsetzten.

Weitere Infos zu den Inhalten der drei Module über die unten stehende Agenda hinaus finden Sie in den Modulbeschreibungen. Geben Sie dazu die jeweilige SG-Seminar-Nr. in das Suchfeld von Semigator ein.

  

Modul Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python (2 Tage) SG-Seminar-Nr. 5442508

  • Überblick, Grundlagen und Praxisbeispiele
    • Künstliche Intelligenz
    • Data Science
    • Maschinelles Lernen
    • Herausforderungen bei der Umsetzung eines Data Science/KI Projekts
    • Praxisbeispiele u.a. zu den Themen:
      • Natural Language Processing (NLP)
      • Bilderkennung
      • Predictive Maintenance
      • Prozessindustrie
      • Logistik
  • Intensivkurs Python
    • Einführung in Python: list, array, loops, functions, classes, plotting
    • Relevante Python-Bibliotheken: numpy, scikit-learn, pandas
    • Data Science mit Python: Statistiken, Korrelationen, Vorverarbeitung
    • Praxis-Übung: Datenzugriff, Datenexplorierung und Visualisierung
  • Methoden des Maschinelles Lernen
    • Überwachtes Lernen/Supervised Learning
    • Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
    • Praxis-Übung: Selektion der richtigen Features
  • Data-Science-Zyklus
    • Datenverständnis und Vorbereitung
    • Aufsetzen des Data-Science-Zyklus: Train-Test-Split, Pipelines, Kreuzvalidierung/Crossvalidaton, Hyperparameter-Optimierung
    • Implementierung eines Machine Learning Algorithmus (Learning Vector Quantization)
    • Evaluation des Algorithmus
    • Praxis-Übung: Clustering und Klassifikation

 

Modul Machine Learning mit Python (2 Tage) SG-Seminar-Nr. 5577056

  • Praxis-Beispiel I (Clustering)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung I: Dimensionalitätsreduzierung mit einer Principal Components Analysis (PCA)
    • Praxis-Übung II: Kategorie-Einteilung von Service-Einsätzen mittels KMeans und Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)
  • Praxis-Beispiel II (Virtueller Sensor)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung: Vorhersage eines (meistens nicht direkt messbaren) Wertes anhand vorhandener Variablen/Merkmale mittels Decision Trees, Random Forest und XGBoost und Evaluation mittels Feature Importance
  • Praxis-Beispiel III (Trendvorhersage)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung I: Zeitreihenvorhersage mittels Random Forest, XGBoost und Neuronalen Netzen
    • Praxis-Übung II: Mulitvariate Zeitreihenvorhersage mittels Long-Short-Term-Memory (LSTM) inkl. eiterführende Python-Bibliotheken: keras, tensorflow

 

Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python (1 Tag) SG-Seminar-Nr. 5577057

  • Web Scraping und Crawling
    • Kommerzielle und ethische Gesichtspunkte
    • Scrapen einer Webseite: requests, robots.txt, html, regex
    • Praxis-Übung: Scrapen einer Webseite
  • Vorverarbeitung von Text
    • Parsing: Tokenizer, Stopwords, Stemming, n-grams
    • Praxis-Übung: Parsen von Data-Science-Texten
  • Praxis-Beispiel I (Topic Clustering)
    • Kurze Einführung in den Kontext und die Zielsetzung
    • Praxis-Übung: Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning (DBSCAN)
  • Praxis-Beispiel II (Sentiment Analysis)
    • Kurze Einführung in den Kontext, die Daten und die Zielsetzung
    • Praxis-Übung: Überwachtes Lernen/Supervised Learning (Neuronale Netze)
  • Praxis-Beispiel III (Sentence Completion)
    • Kurze Einführung in den Kontext, die Daten und die Zielsetzung
    • Praxis-Übung: Symbolische Zeitreihenvorhersage (Long-Short-Term-Memory/LSTM und Embedding)

 

Dauer des Seminars

  • Rahmen: 5 Tage mit 40 Unterrichtsstunden (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Theorie + 60 % Praxis, Übungen und Demos

 

Lernziele

Am Ende des Data Science Crash Course mit Python werden Sie:

  • die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Data Science sowie deren Anwendungspotential in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Predictive Maintenance oder Chatbots inhaltlich einordnen und bewerten können,
  • vorhandene Daten mit Python und Methoden des Maschinellen Lernens für Ihren Bereich nutzbar machen können (unter Einsatz der Python-Pakete Scikit-Learn und Keras/Tensorflow),
  • die Programmiersprache Python und den wissenschaftlichen Rechenstapel von Python zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen kennengelernt haben, um zu wissen, welche Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung aus Ihrem Bereich (noch) notwendig sind,
  • ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden,
  • eine Kategorien-Einteilung/Clustering mit Unüberwachtem Lernen/Unsupervised Learning (PCA, k-Means, DBSCAN) durchführen können,
  • eine Trendvorhersage mit Überwachtem Lernen/Supervised Learning (Neuronale Netze, XGBoost, LSTM) durchführen können,
  • einen Virtuellen Sensor mit Überwachtem Lernen/Supervised Learning (Decision Tree, Random Forest, XGBoost) entwickeln können,
  • wissen, was Sie beachten müssen, wenn Sie Daten aus dem Internet ziehen (Web Scraping und Web Crawling) – und wie Sie Daten von einer Seite “scrapen” und vorverarbeiten können,
  • wie Sie Texte mittels Tokenizer, Stopwords, Stemming und n-grams vor-verarbeiten bzw. parsen können und
  • einen praktischen Einblick erhalten, wie Sie Topic Clustering, eine Sentiment Analyse und Satz-Vervollständigung mittels Unsupervised und Supervised Learning durchführen können.

Zielgruppen

Unser Data Science Crash Course mit Python ist für Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen sind ebenfalls willkommen.

Inhaltliche Voraussetzungen zur Kursteilnahme

Für den Data Science Crash Course mit Python sind Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen) und ein Basiswissen in der Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) sehr empfehlenswert. Sie sollten Grundkenntnisse in einer Programmiersprache besitzen, am besten wäre eine Skriptsprache wie Python, R oder Matlab. Liegen keine Programmierkenntnisse vor, können Sie den dafür entwickelten Vorbereitungskurs Einführung in die Programmierung mit Python besuchen (SG-Seminar-Nr. 5701181).

Technische Voraussetzungen zur Kursteilnahme

Bei unseren Online-Seminaren sitzen Sie an Ihrem Arbeitsplatz – sei es in einem Büro, in einem Unternehmen, im Home-Office oder im Hotel. Sie nehmen an einem Live-Online-Training teil, der vom Ablauf und der Qualität unseren Präsenztrainings entspricht. Der Dozent führt in die Themen ein, beantwortet die Fragen der Teilnehmer und geht in den Übungsrunden auf jeden Teilnehmer persönlich ein. Es gibt eine Vielzahl digitaler Hilfsmittel wie Whiteboards, persönliche Chats mit dem Dozenten, Kanäle mit Unterrichtsmaterialien usw. Mit der heutigen Technik kommt das Präsenz-Seminar zu Ihnen ins Büro. Ein Teilnehmer unserer Kurse schreibt: „Obwohl ich wegen Online Seminar sehr skeptisch gegenüber stand, kann ich dem Dozenten wirklich nur dafür gratulieren, wie gut dieser dieses Seminar umgesetzt hat. Dies könnte man wohl auch nicht besser bei einer Vorort-Schulung machen. Daher kann ich dieses Seminar nur wirklich sehr empfehlen.“ Unsere Seminare werden von 99 % der Teilnehmer bei ProvenExpert.com empfohlen.

  • Sie benötigen zur Teilnahme an dem Online-Seminar einen Computer mit Internetzugang (empfohlene Bandbreite 1 MBit/s).
  • Sie erhalten nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung für die erforderliche Statistik- und Videokonferenz-Software (Teilnahme mit Browser möglich). Bei Bedarf können Sie einen Fernzugang zu einem Schulungscomputer mit der erforderlichen Software erhalten (Windows Remote Desktop).
  • Bei Verwendung eines Laptops: Testen Sie die Funktionsfähigkeit von Kamera, Mikrofon und Lautsprecher. Bei Verwendung eines PCs: Schließen Sie eine Webcam und Lautsprecher an und testen Sie deren Funktionen. Ein Headset wäre empfehlenswert, wenn auch nicht notwendig, wenn vorhandene Geräte funktionieren.
  • Sie können mit einem Gerät/Bildschirm teilnehmen und in gedruckte Unterlagen schauen. Von Vorteil wäre die Verwendung von zwei Geräten/Monitoren: Auf dem einen Gerät/Monitor (z. B. Laptop oder Tablet) sehen Sie die Präsentation des Dozenten oder Unterrichtsmaterialien. Auf dem anderen Gerät/Monitor (z. B. PC oder Laptop) können Sie parallel dazu das Gelernte direkt anwenden und Übungsaufgaben lösen.

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Dauer Preis
Webinar
14.06.2021 - 18.06.2021 09:00 - 17:00 Uhr 40 h Jetzt buchen ›
30.08.2021 - 03.09.2021 09:00 - 17:00 Uhr 40 h Jetzt buchen ›
25.10.2021 - 29.10.2021 09:00 - 17:00 Uhr 40 h Jetzt buchen ›
13.12.2021 - 17.12.2021 09:00 - 17:00 Uhr 40 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5556681

Anbieter-Seminar-Nr.: DSP

Termine

  • 14.06.2021 - 18.06.2021

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  • 30.08.2021 - 03.09.2021

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  • 25.10.2021 - 29.10.2021

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  • 13.12.2021 - 17.12.2021

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