Kurs Data Science Python Basics richtet sich an Informatik-Anfänger. Es behandelt die Einrichtung Ihrer Arbeitsumgebung, das Schreiben Ihrer ersten Codezeilen in Python, die Verwendung numerischer Bibliotheken und Datenvisualisierungstechniken. Es kann sowohl als eigenständige Wissensquelle als auch als Ausgangspunkt für eine Karriere im maschinellen Lernen genutzt werden.
- Anfänger in der Programmierung und data science
- IT-Experten, die an einem Einstieg in die Datenanalyse mit Python interessiert sind
- Einrichten der Jupyter Notebook- und Google Colab-Umgebung
- Grundlegende Python-Syntax: Variablen, Bedingungen, Funktionen, Sammlungen, Ausnahmebehandlung
- Objektorientierte Programmierung in Python: Klassen, Vererbung, Polymorphismus
- Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- Datenmanipulation mit Pandas: Serien, DataFrame, Aggregations- und Verarbeitungsvorgänge
- Arbeiten mit Arrays und mathematischen/statistischen Operationen in NumPy
- Erstellen einer Vorverarbeitungspipeline für Algorithmen des maschinellen Lernens
- Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
- Umgebungseinrichtung
- Jupyter Notebook, Google Collaboration
- Grundlegende Python-Syntax
- Variablen, Bedingungen, Funktionen, Sammlungen, Ausnahmebehandlung
- Objektorientierte Programmierung
- Klassen, Methoden, Vererbung, Polymorphismus
- Datenvisualisierung
- Einfache und erweiterte Diagramme mit Matplotlib und Seaborn
- Pandas
- Serien, DataFrame, Indizierung, Gruppierung, Datenbereinigung
- NumPy
- Arrays, mathematische und statistische Operationen
Projekt:
- Pipeline Vorverarbeitung für Algorithmen des maschinellen Lernens
- DevOps Artisan – Grundlagen des maschinellen Lernens
- DevOps Artisan – Python für die Entwicklung
- DevOps Artisan - Basic Data Science in Python
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