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Data Science Basics

Business Analytics und Best Practice mit Python

Die Programmiersprache Python hat große Verbreitung in den Bereichen Data Science, Predictive Analytics, Machine Learning und Deep Learning. Die Schulung vermittelt eine Einführung mit dem Fokus der Business Anwendung im Bereich Data Science. Machine Learning Algorithmen werden praxisnah erläutert und mit Python umgesetzt, angepasst und validiert.

Inhalte

Einführung in Python
Neue Pakete einbinden.
Die Entwicklungsumgebung Spyder.
Datenstrukturen (tuples, list, dictionaries).
Funktionen vs. Methoden in Python.

DataFrame im Paket pandas
Aufbau eines DataFrames
Eine Zeile/Spalte auswählen und verändern.
Auswahl von Zeilen basierend auf einer logischen Abfrage.
Zusammenfassungen der Daten erstellen.

Statistiken mit pandas
Berechnung von Statistiken mit einem data.frame (gültige Beobachtungen, Mittelwert, Min, Max, Summe, Median, Varianz,…).
Kreuztabelle (Kontingenztafel).
Fehlende Werte ergänzen oder löschen.
Auswertungen gruppieren.

Daten einlesen
Das Arbeitsverzeichnis in Python ändern.
CSV Dateien einlesen und schreiben.
Pythons eigenes Datenformat pickle zum Speichern von Python Objekten.
Einlesen von großen Daten.

Grafiken Erstellen mit matplotlib und pandas
Eine Grafik schrittweise mit matplotlib erstellen.
Eine Grafik anpassen (Beschriftungen, Legende, Titel) und abspeichern.
Anpassen von Farben.
Subplots erstellen.
Linienplot, Scatterplot, Barplot, Boxplot, Histogram.

Control Flows
Erstellen einer eigenen Funktion und Setzen von default Parametern.
For Schleifen.
If-Else Bedingungen.
Logische Vergleichsoperatoren.

Einführung in Machine Learning
Überwachtes und unüberwachtes Lernen (supervised vs. unsupervised learning).
Overfitting (Überanpassung), Train-Test-Split und cross-validation (Kreuzvalidierung).

Detaillierte Umsetzung von Machine Learning Algorithmen mit scikit-learn
Einführung in die Algorithmen: Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-means.
Aufteilung der Daten in Train und Test Daten.
Den Algorithmus in Python umsetzen und die Ergebnisse interpretieren und validieren (confusion matrix, ROC Kurve).
Kreuzvalidierung in Python.

Hinweis zu Ihrer persönlichen Lernumgebung

In Ihrer online Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.

Ihr Nutzen

  • Ein durchgehendes Datenbeispiel begleitet Sie bei der Bearbeitung der Übungsaufgaben zur Vertiefung der Programmierkenntnisse.
  • Sie erhalten wichtige Grundlagen von Python und erlernen das Einlesen, die Verarbeitung, das Aufbereiten und die Visualisierung von Daten.
  • Sie haben einen Überblick im Machine Learning, kennen wichtige Algorithmen und können diese mit Python umsetzen und die Ergebnisse auswerten.
  • Sie können Python selbstständig nutzen, Ihre eigene Datenanalysen umsetzen und Ihre Fähigkeiten nach dem Seminar weiter ausbauen.

Durchgeführt von

Methoden

Vortrag zur Erklärung, betreute Einzelarbeit zur Bearbeitung von Übungsaufgaben nach jedem Modul zur Vertiefung der Programmierkenntnisse.

Teilnehmerkreis

Datenanalysten, zukünftige data scientists und an der Programmierung in Python interessierte Fachkräfte, welche noch keine oder wenig Erfahrung mit Python besitzen und Python im Bereich Data Science eigenständig einsetzen möchten oder Python Code besser verstehen möchten.
Grundkenntnisse mit einer Programmiersprache (z. B. VBA, Java, C, R, etc.) sind notwendig, um das grundlegende Schema einer Programmiersprache zu verstehen (Variablen in einer Programmiersprache, Werte einer Variablen zuweisen, Funktionen verwenden).
Grundkenntnisse im Bereich der Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Quantil, Normalverteilung) werden empfohlen. Grundkenntnisse mathematischer Symbole und Begriffe (Summenzeichen, Integral, Funktion, Ableitung, Vektor, Matrix) sind hilfreich für das Verständnis.

  • Maßgeschneidert für Ihren Bedarf
  • Vor Ort für mehrere Mitarbeiter
  • Zeit und Reisekosten sparen

Preis auf Anfrage.

Anfragen
Buchungsnummer
3446
Training
3 Tage
Teilnehmerzahl begrenzt
Termine & Orte
17.-19.06.19
Köln
26.-28.08.19
Stuttgart
1. Tag: 10:00 Uhr - ca. 17:00 Uhr
2.-3. Tag: 09:00 Uhr - ca. 17:00 Uhr
Ab 26.08.19
1. Tag: 10:00 Uhr - ca. 17:30 Uhr
2. Tag: 09:00 Uhr - ca. 17:00 Uhr
3. Tag: 09:00 Uhr - ca. 16:30 Uhr
Teilnahmegebühr
€ 1.790,- zzgl. MwSt.
€ 2.130,10 inkl. MwSt.

Die angegebene Teilnahmegebühr beinhaltet

  • ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
  • Pausenverpflegung und
  • umfangreiche Arbeitsunterlagen.

Die Übernachtungskosten im Hotel werden vom Teilnehmer direkt mit dem Hotel abgerechnet. Für die Hotelbuchung finden Sie in Ihrer Lernumgebung ein Reservierungsformular.

Noch ausreichend Plätze frei.
Warten Sie nicht zu lange.
Ausgebucht.
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