Data Science mit Python – Einführung

Dauer:
3 Tage
Zielgruppe:

Projektmitarbeiter und technische interessierte Fach- und Führungskräfte, welche einen Einstieg in die Programmiersprache Python wünschen, um eigenständig an data sciene Projekten mitzuarbeiten oder einen Überblick über die Tätigkeit von data scientists zu erhalten.
Es ist von Vorteil, wenn die Teilnehmer erste Berührung mit Programmiersprachen haben (z.B. Visual Basic, etc.), oder das Grundkonzept einer Programmiersprache verstehen. Überdies ist ein Grundwissen von grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil).

Data Science mit Python – Einführung

Python ist eine der weitverbreitesten Programmiersprachen, welche im data science Bereich Fuß fasst. Neben R ist sie derzeit eine der meist benutzen data science Programmiersprachen.
Die Teilnehmer lernen einen Überblick über den cross industry standard process for data mining und über verwendete Algorithmik, um data science Ergebnisse besser zu verstehen und kritisch zu hinterfragen. Die Grundlagen der Programmiersprache Python werden erlernt, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist.
Im Seminar ist wenig theoretischer Input. Überwiegend arbeiten die Teilnehmer selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Die beschriebenen Inhalte werden vor allem mit dem data science Modul pandas und den Standard Modulen numpy, scipy und matplotlib umgesetzt.

Einführung
  • Datenstrukturen in Python
  • Klassen, Funktionen
  • Entwicklungsumgebungen (Jupyter, Spyder)

Datenverarbeitung

  • Pakete numpy, pandas
  • Python als Taschenrechner
  • Indexierung, Slicing, Iterieren
  • Erzeugen und Ausgabe

Daten einlesen

  • Pakete pandas
  • Daten aus verschiedenen Quellen einlesen

Grundlegende Statistiken

  • Pakete pandas, scipy
  • Deskriptive Statistiken
  • Zufallszahlen
  • Wichtige scipy Module (Integrieren, Interpolation)

Visualisierung

  • Paket matplotlib
  • Scatterplot, Linienplot
  • Barplot
  • Histogramm
  • Kerndichteschätzer
  • Speichern von Grafiken

Algorithmen im Data Science

  • Paket scikit-learn
  • Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning
  • Technischer Überblick über Machine Learning Algorithmen
  • Lineare Regression
  • K-means
  • Random Forest

Fallbeispiel zur Wiederholung des Gelernten

  • Abgeschlossenes Projekt vom Daten Einlesen, über die Verarbeitung bis zur Modellierung und Visualisierung

 

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