Data Mining mit Python

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Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis (zuzgl. 19 % MwSt.)
Data Mining Python Training Stuttgart 10.12. - 12.12.2018 3 Tage > 5 frei nur 1.750,00
Data Mining Python Training Frankfurt 11.03. - 13.03.2019 3 Tage > 5 frei 1.950,00 €
Data Mining Python Training Stuttgart 12.06. - 14.06.2019 3 Tage > 5 frei 1.950,00 €
Data Mining Python Training Stuttgart 09.09. - 11.09.2019 3 Tage > 5 frei 1.950,00 €
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Die dreitägige Schulung Data Mining mit Python führt in die Grundlagen und die Verwendung von Python zum Data Mining ein. Das Training Data Mining mit Python vermittelt nicht nur das theoretische Verständnis, sondern auch die praktische Anwendung für wichtige der im Data Mining eingesetzten Verfahren. Sie lernen grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Mining, um selbständig erste Data Mining Analysen durchzuführen. Ein Schwerpunkt hierbei ist das für Data Science entwickelte Python Paket pandas. Die mit diesem Paket erzeugten data frames entsprechen den in der statistischen Programmiersprache R üblichen data.frames und ermöglichen einen wesentlich höheren Datendurchsatz. Für die Visualisierung der Ergebnisse wird das Paket matplotlib eingesetzt. Sie werden auch erfahren, wie weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden sind, um das Wissen nach dem Seminar fortlaufend erweitern zu können. Sie erhalten einen Überblick über verwendete Algorithmen aus dem Machine Learning, welche in Python umgesetzt werden. Sie arbeiten überwiegend selbständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte in den Übungen direkt umzusetzen und anzuwenden.

Alle Bewertungen stammen ausschließlich von Seminarteilnehmern von Herrn Jan Köhler.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.

Zielgruppe

Die Schulung richtet sich an Datenanalysten und zukünftige Data Scientists, welche eine Vertiefung in wichtige Machine Learning Algorithmen erhalten wollen oder die die Syntax der Programmiersprache Python kennenlernen wollen, um Python-Skripte für Data-Mining-Analysen schreiben zu können.

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Python werden nicht vorausgesetzt, sind jedoch hilfreich. Alternativ wäre auch die Erfahrung in einer anderen Programmiersprache sehr förderlich, um Konzepte wie Variable, Variablenzuweisung, Funktionsaufruf und den Unterschied zwischen Ganzzahl und Dezimalzahl bereits zu kennen. Ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen wie Mittelwert, Median, Perzentil, Normalverteilung, lineare Regression ist sehr empfehlenswert, um den Inhalten besser folgen zu können.

Lernziele

Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über Python und die Entwicklungsumgebung Spyder aus der Anaconda distribution und können erste Analysen mit Python im Data Mining umsetzen. Die Schulung zielt darauf, die Einstiegshürde für die Anwendung von Python im Data Science zu nehmen, so dass die Teilnehmer überwiegend mit den eigenen Laptops und der Unterstützung des Trainers in Python arbeiten, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Ein selbstständiges Arbeiten als data scientist wird ermöglicht, indem die Konzepte von Python vermittelt werden. Möglichkeiten weitergehende Algorithmen und Methoden zu finden werden aufgezeigt, um das Erlernte nach dem Seminar durch stetige Anwendung zu erweitern. Ein Überblick über bekannte Algorithmen im Machine Learning wird gegeben und die Teilnehmer können die verschiedenen Algorithmen voneinander differenzieren und in Python benutzen.

Übungen

In den konkreten Beispielen und praktischen Übungen, welche selbstständig mit Unterstützung des Trainers bearbeitet werden, werden die vorhandenen Kenntnisse über die Programmiersprache Python dahingehend ausgebaut, dass eine praktische Umsetzung und ein selbständiges Arbeiten im Bereich data science ermöglicht wird. Ein durchgehendes Datenbeispiel wird verwendet, um die wichtigsten Bibliotheken zu behandeln, welche in umfangreichen Übungen trainiert werden. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen mit der Programmiersprache Python und der Entwicklungsumgebung Spyder. Hierfür sollte die Python Distribution Anaconda auf dem eigenen Laptop installiert sein.

Dauer

Die Schulung Data Mining mit Python besteht aus einem 3-tägigen Training (mit 24 Unterrichtsstunden á 45 Minuten), das auch als Inhouse-Schulung in Ihrer Organisation stattfinden kann.

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis (zuzgl. 19 % MwSt.)
Data Mining Python Training Stuttgart 10.12. - 12.12.2018 3 Tage > 5 frei nur 1.750,00
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Ähnliche Seminare

Das Seminar Data Mining mit R deckt weitgehend dasselbe Themengebiet ab, verwendet jedoch die statistische Programmiersprache R für die praktische Umsetzung und den Übungseinheiten.

Data Mining mit Python

Training Data Mining mit Python
pro Person in Frankfurt, München oder Stuttgart
1.950 Euro
(2.320,50 Euro inkl. 19% MwSt.)
Inhalte
  • Grundkenntnisse für Data Mining mit Python
    • Pakete installieren und laden
    • Hilfe und weiterführende Informationen finden
  • Einführung
    • Datenstrukturen in Python (tuples, list, dictionaries, strings)
    • Installieren von neuen Paketen
    • Klassen, Funktionen
    • Entwicklungsumgebungen (Spyder)
  • Datenverarbeitung
    • Einführung in das Data Science Paket pandas
    • Indexierung und Slicing eines DataFrames
    • Erzeugen und Ändern von DataFrames
    • Statistische Informationen über die Daten ableiten
    • Umgang mit fehlenden Werten
    • Datentypen konvertieren
  • Daten einlesen und grundlegende Statistiken
    • Grundlegende, deskriptive Statistiken
    • Kontingenztafeln erstellen
    • Daten aus verschiedenen Formaten (csv, xlsx, txt) einlesen und schreiben
    • Daten in das binäre Python Format pickle schreiben und lesen
  • Visualisierung
    • Grundlegende Visualisierungen (Scatterplot, Linienplot, Barplot, Histogram) mit dem Paket matplotlib
    • Anpassung und Individualisierung von Grafiken
    • Grafiken mit dem Paket pandas erzeugen
    • Speichern von Grafiken
  • Überblick über Machine Learning
    • Einführung in Machine Learning (Supervised – Unsupervised Learning. Overfitting, cross-validation)
    • Grundlegendes Konzept von den Algorithmen Support Vector Machine (SVM), Random Forest und K-means
    • Modelle der Algorithmen in Python erstellen
    • Ergebnisse validieren
  • Detaillierte Umsetzung der Algorithmen Entscheidungsbaum und Logistische Regression
    • Grundlagen des Algorithmus
    • Train-Test Split der Daten
    • Ein Model in Python erstellen
    • Validieren der Ergebnisse (u.a. confusion matrix, sensitivity, accuracy)
    • Hyperparameter im Training
    • cross-validation
Voraussetzungen
  • keine Kenntnisse in Python notwendig
  • Grundlegende Programmierkenntnisse in einer anderen Sprache von Vorteil
  • Grundkenntnisse der Statistik sind von Vorteil (beispielsweise durch ein Besuch des Basis-Seminars Grundlagen der Statistik mit R)
Seminartyp und Dauer
  • offene 3-Tages-Schulung mit 2-8 Teilnehmer
  • täglich 8 Unterrichtsstunden 9-17 Uhr mit drei Pausen
Termine

Alle Termine und Seminarstandorte auf einen Blick

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