Python Statistik & Scientific Computing

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Deskriptive Statistik und erste Auswertungen

Kennzahlen der deskriptiven Statistik bilden den Ausgangspunkt jeder fundierten Datenanalyse. Sie berechnen und interpretieren diese Kennzahlen eigenständig und übertragen sie auf univariate wie multivariate Fragestellungen aus Ihrem Arbeitsalltag. Anschließend visualisieren Sie statistische Zusammenhänge mit Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Matplotlib, Statsmodels, Pandas und Scikit-Learn. Komplexe Datensätze machen Sie dadurch auf einen Blick verständlich.

Statistische Tests und Prüfverfahren

Signifikanzmaße und Verteilfunktionen gehören ebenso zu Ihrem Werkzeugkasten wie parametrische und nichtparametrische Prüfverfahren. Sie wählen je nach Datenlage das passende Testverfahren aus und interpretieren die Ergebnisse korrekt. Auch bei kleinen Stichproben oder ungewöhnlichen Verteilungen treffen Sie so fundierte Aussagen.

Regressionsmodelle und Zeitreihenanalyse für Prognosen

Von der linearen Regression über verallgemeinerte lineare Modelle bis zur Regularisierung erschließen Sie sich ein breites Repertoire an Regressionsverfahren. Diese Methoden übertragen Sie danach auf die Zeitreihenanalyse. Dazu gehören beispielsweise die Merkmalsmodellierung von Zeitreihendaten und die Entwicklung eigener Vorhersagemodelle. Wiederkehrende Muster in historischen Daten werden so für zukünftige Planungen nutzbar. Ihre Prognosen gewinnen dadurch an Verlässlichkeit.

Maschinelles Lernen: von Clusteranalyse bis neuronale Netze

Im Bereich des unüberwachten Lernens setzen Sie Methoden wie Kernel Density Estimation und verschiedene Clusteringalgorithmen ein, um verborgene Strukturen in Ihren Daten sichtbar zu machen. Methoden zur Dimensionsreduktion bereiten hochdimensionale Datensätze zusätzlich für die Visualisierung auf. Beim überwachten Lernen meistern Sie Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Maschinen ebenso wie Hidden-Markov-Modelle und Gauß-Prozesse. Den Übergang von herkömmlichen neuronalen Netzen zum Deep Learning gestalten Sie danach mit wachsender Sicherheit. Diese Methoden des maschinellen Lernens erweitern Ihre statistischen Kompetenzen um leistungsfähige, datengetriebene Prognosemodelle.

Ihre Vorteile bei unseren Python Schulungen zu Statistik und Scientific Computing

EDV Coaching befähigt Sie und Ihr Team zu statistischer Analyse, Scientific Computing und maschinellem Lernen mit Python, abgestimmt auf Ihren Wissensstand.

• Projekt- und lehrerfahrene Trainerinnen und Trainer begleiten jede Schulung praxisnah.
• Inhalte und Unterlagen richten wir konsequent an Ihren Projektzielen und Ihrem Team aus.
• Auch nach der Schulung bleiben wir verlässlich an Ihrer Seite.
• Termine deutschlandweit im eigenen Haus, online sowie in Österreich und der Schweiz.
• Schulungen finden wahlweise auf Deutsch oder Englisch statt.
• Universitäten und wissenschaftliche Einrichtungen erhalten 10 % Sonderkonditionen.

Unsere erfahrenen Trainerinnen und Trainer begleiten Sie zuverlässig über die Schulung hinaus, mit Erfahrung aus zahlreichen Projekten in Statistik, Scientific Computing und maschinellem Lernen. Seit 2003 am Markt, unterstützt unser großes Expertenteam Unternehmen, Behörden und Hochschulen mit individuell zugeschnittenen Firmenschulungen zu Python. Ob als offenes Seminar, Einzelcoaching oder Schulung für Ihr gesamtes Team: Jede unserer Python Schulungen zum Thema Statistik und Scientific Computing wächst mit Ihrem Wissensstand und macht komplexe Methoden von der Regression bis zu neuronalen Netzen greifbar.

Python Statistik und Scientific Computing zählen zu den gefragtesten Kompetenzen, wenn aus Rohdaten belastbare Prognosen und Modelle entstehen sollen. Wer diese Kombination beherrscht, verschafft sich einen Vorsprung, der sich in Forschung, Industrie und Unternehmenspraxis gleichermaßen auszahlt. EDV Coaching bietet dafür spezialisierte Schulungen, die sich didaktisch am tatsächlichen Wissensstand der Teilnehmenden orientieren, ganz gleich ob als Einzelperson oder als Team.

Zielgruppen und Einstiegsvoraussetzungen für Python Statistik und Scientific Computing

Die Schulungen von EDV Coaching richten sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, Data-Analysten-Teams sowie an Fachkräfte, die erste Python-Kenntnisse bereits mitbringen. Auch ohne tiefes Statistik-Studium gelingt der Einstieg, sofern die Python-Grundlagen vorhanden sind. Häufig bestehen vor der Entscheidung Zweifel, ob sich komplexe statistische Verfahren im eigenen Arbeitsalltag überhaupt sinnvoll einsetzen lassen. Souveräne Einstiegshilfen und klar aufgebaute Übungen zerstreuen diese Skepsis meist schon in der ersten Kurseinheit. Diese Bandbreite an Vorwissen berücksichtigen wir bei jeder Schulung von Beginn an.

Anpassung an betriebliche Anforderungen

Firmenschulungen und Inhouse-Seminare werden individuell auf vorhandene Projekte, Datenquellen und Lernziele zugeschnitten, auf Wunsch auch anhand unternehmenseigener Datensätze. Umfang und Tiefe der Methoden stimmen wir dabei gezielt ab, von der Zeitreihenanalyse bis zum Regressionsmodell. Ohne diese Anpassung wählen Teams häufig Verfahren, die für die eigene Datenlage ungeeignet sind, was spätere Analysen erschwert. Praxisnahe Übungsszenarien anhand realer Fragestellungen beugen diesem Fehler von Anfang an vor. So bleibt Scientific Computing im Arbeitsalltag durchgehend anwendbar.

Formate und Kursinhalte im Überblick

Die Python Schulungen zu Statistik und Scientific Computing decken folgende Themenbereiche ab:

• Deskriptive Statistik, univariate und multivariate Analyse
• Statistische Tests mit parametrischen und nichtparametrischen Prüfverfahren
• Regressionsmodelle von linearer Regression bis Regularisierung
• Zeitreihenanalyse mit Merkmalsmodellierung und Vorhersagemodellen
• Unüberwachtes Lernen mit Clusteringalgorithmen und Dimensionsreduktion
• Überwachtes Lernen von Entscheidungsbäumen bis zu neuronalen Netzen

Wer bereits erste Erfahrung mit Datenanalyse mitbringt, baut in den Aufbaukursen direkt darauf auf. Auch der spätere Einstieg in Machine Learning knüpft nahtlos daran an. So erweitern Sie Ihre Kompetenz in Scientific Computing kontinuierlich in die gewünschte Richtung.

Warum sich Unternehmen für EDV Coaching entscheiden

Seit 2003 am Markt, vereinen die Python Statistik und Scientific Computing Schulungen von EDV Coaching fachliche Tiefe mit didaktischer Erfahrung. Über 40 hochqualifizierte Referentinnen und Referenten setzen dabei auf individuell zugeschnittene Firmenschulungen statt auf starre Standardprogramme. Python bleibt die zentrale Programmiersprache im gesamten Kurskonzept. Bei einem Anbieter erschließen Sie sich Statistik und Scientific Computing aus einer Hand, mit Inhalten von der deskriptiven Analyse bis zu neuronalen Netzen, die konsequent an Ihrem jeweiligen Projekt ausgerichtet sind. Universitäten und wissenschaftliche Einrichtungen erhalten zusätzlich Sonderkonditionen für ihre Weiterbildungsvorhaben. Jede Firmenschulung von EDV Coaching wird individuell auf Ihr Team zugeschnitten.

Viele namhafte Referenzen belegen unsere Erfahrung und Expertise – auch Ihr Vorteil.

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