Data Science Crash Course mit Python

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In dem Python-Kurs Data Science Crash Course mit Python erhalten Sie eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten (auch mit Nutzung von ChatGPT). Ziel dieser Methoden ist es, aus den vorhandenen Daten einen Mehrwert zu schaffen. Und genau das lernen Sie in unserem Data Science Crash Course in drei aufeinander aufbauenden Modulen. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen.

Module des Data Science Crash Course mit Python

Data Science Crash Course mit Python (5 Tage)
Modul „Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python“ (2 Tage) Modul „Machine Learning mit Python“ (2 Tage) Modul „Natural Language Processing (NLP) mit Python“ (1 Tag)

Im einführenden Modul → „Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python“ erhalten Sie einen Überblick über das spannende Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in der Programmiersprache Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

Das weiterführende Modul → „Machine Learning mit Python“ geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Abgerundet wird der Data Science Crash Course durch das abschließende Modul → „Natural Language Processing (NLP) mit Python“, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Im Gegensatz zum Modul Machine Learning mit Python werden jetzt Wörter und Textdaten – so wie es auch ChatGPT macht – und nicht mehr numerische Daten verarbeitet. Zusätzlich behandeln wir in diesem Modul das wichtige Thema der Datenbeschaffung – und eine mögliche Option bietet hier das Web Scraping bzw. Crawling, das Sie anhand einer Praxisübung selbst umsetzen.

Diesen Python-Lehrgang gibt es auch mit der Programmiersprache R: Data Science Crash Course mit R. Möglicherweise ist für Sie auch der Kurs → Deep Learning mit Python interessant.

Alle Bewertungen stammen ausschließlich von Kunden und Seminarteilnehmern von Dr. Christoph Oestreicher.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.

Das Wichtigste auf einen Blick

Details zum Kurs
Ort: Stuttgart / Online
Typ: Intensivkurs
Größe: 4 – 8 Personen
Dauer: 5 Tage
Zeiten: 9 – 17 Uhr
Preise*: 2.250 € – 2.495 €
Intervall: alle 2 Monate
Inhalte des Kurses
  • Grundlagen und Praxisbeispiele
  • Einführung Maschinelles Lernen
  • Der Data-Science-Zyklus
  • Topic 1: Clustering (PCA, KMeans, DBSCAN)
  • Topic 2: Virtueller Sensor (Decision Trees, Random Forest)
  • Topic 3: Trendvorhersage (Random Forest, Neuronale Netze)
  • Topic 4: Sprachverarbeitung (Topic Clustering, Sentiment Analysis, Sentence Completion)
Weitere Infos…

*Nettopreise ohne MwSt. Endpreis wird im Warenkorb angezeigt.

Lernziele und Nutzen des Seminars

Am Ende des Data Science Crash Course mit Python werden Sie:

  • die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Data Science sowie deren Anwendungspotential in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Predictive Maintenance oder Chatbots inhaltlich einordnen und bewerten können,
  • vorhandene Daten mit Python und Methoden des Maschinellen Lernens für Ihren Bereich nutzbar machen können (unter Einsatz der Python-Pakete Scikit-Learn und Keras/Tensorflow),
  • die Programmiersprache Python und den wissenschaftlichen Rechenstapel von Python zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen kennengelernt haben, um zu wissen, welche Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung aus Ihrem Bereich (noch) notwendig sind,
  • ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden,
  • eine Kategorien-Einteilung/Clustering mit Unüberwachtem Lernen/Unsupervised Learning (PCA, k-Means, DBSCAN) durchführen können,
  • eine Trendvorhersage mit Überwachtem Lernen/Supervised Learning (Neuronale Netze, XGBoost, LSTM) durchführen können,
  • einen Virtuellen Sensor mit Überwachtem Lernen/Supervised Learning (Decision Tree, Random Forest, XGBoost) entwickeln können,
  • wissen, was Sie beachten müssen, wenn Sie Daten aus dem Internet ziehen (Web Scraping und Web Crawling) – und wie Sie Daten von einer Seite “scrapen“ und vorverarbeiten können,
  • wie Sie Texte mittels Tokenizer, Stopwords, Stemming und n-grams vor-verarbeiten bzw. parsen können und
  • einen praktischen Einblick erhalten, wie Sie Topic Clustering, eine Sentiment Analyse und Satz-Vervollständigung mittels Unsupervised und Supervised Learning durchführen können.

Zielgruppe des Seminars Data Science Crash Course mit Python

Unser Data Science Crash Course mit Python ist für Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen sind ebenfalls willkommen.

Voraussetzungen für das Seminar

Für den Data Science Crash Course mit Python sind Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen) und ein Basiswissen in der Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) sehr empfehlenswert. Sie sollten Grundkenntnisse in einer Programmiersprache besitzen, am besten wäre eine Skriptsprache wie Python, R oder Matlab. Liegen keine Programmierkenntnisse vor, können Sie den dafür entwickelten Vorbereitungskurs Einführung in die Programmierung mit Python besuchen.

Dauer des Seminars und Anteil von Übungen

  • Rahmen: 5 Tage mit 40 Unterrichtsstunden (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Theorie + 60 % Praxis, Übungen und Demos

Alternative und weiterführende Seminare

Diesen Python-Kurs gibt es auch mit der Skriptsprache R: → Data Science Crash Course mit R. Nach dem Data Science Crash Course mit Python können Sie an dem weiterführenden Kurs → Deep Learning mit Python teilnehmen.

Termine und Preise für den Data Science Crash Course mit Python

Dies ist der komplette Lehrgang Data Science Crash Course mit Python mit allen drei Modulen.

  • Leistungen: Unterricht im zentral gelegenen Seminarraum (bzw. virtuellen Seminarraum bei Zoom), max. 10 Teilnehmer pro Veranstaltung, persönliche Betreuung durch den Dozenten, täglicher Unterricht 9-17 Uhr, umfangreiche Schulungsunterlagen, Schulungszertifikat.
  • Unsere Garantien: Durchführungsgarantie, Best-Price-Garantie, Beste-Technik-Garantie, Gruppengrößengarantie, Zufriedenheitsgarantie, Nutzengarantie, Nachhaltigkeitsgarantie (siehe unten).
  • Buchen ohne Risiko: Keine Vorkasse, Rechnung mit Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende, kostenfreie Stornierung bis 14 Tage vor Seminarbeginn, bei Nichtgefallen Rücktritt bis zum Ende des ersten Seminartags möglich (Rechnung braucht nicht bezahlt zu werden).
  • Preisnachlässe: Gegenüber den Buchungen einzelner Module enthält der Preis für das 5-tägige Seminar bereits einen Rabatt von 10 %. Organisationen können bei der Buchung von zwei Seminarplätzen kostenlos eine dritte Person anmelden (bei der Buchung von zwei Plätzen können drei Namen an der Kasse angegeben werden). Informationen zu Bildungsurlaub und Ermäßigungen für Arbeitnehmer, Studierende und andere Selbstzahler finden Sie im Kasten auf der rechten Seite (bzw. am Ende der Seite).
  • Hinweise: Sie nehmen mit Ihrem eigenen PC/Laptop teil. Falls auf dem teilnehmenden Computer die Python Anaconda Distribution nicht installiert werden kann, kann gegen eine geringe Gebühr der Fernzugriff (VNC) auf einen unserer → Schulungslaptops gemietet werden. Präsenzseminare finden zu Ferien- und Messezeiten nicht statt. Weitere Infos finden Sie → hier.

Sie erhalten eine Rechnung mit tagesaktuellem Datum und Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende.

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis* +19% MwSt.
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 27.11. - 01.12.2023 Termin wird garantiert, da bereits gebucht. 5 Tage 0 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  2.250 ">
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 26.02. - 01.03.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 5 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  2.250 ">
Data Science Kurs StuttgartAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 26.02. - 01.03.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 5 Tage > 5 frei 2.495 €
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 15.04. - 19.04.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 5 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  2.250 ">
Data Science Kurs StuttgartAdresse und Lage des Veranstaltungsorts 15.04. - 19.04.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 5 Tage > 5 frei 2.495 €
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 03.06. - 07.06.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 5 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  2.250 ">
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 05.08. - 09.08.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 5 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  2.250 ">

*Nettopreise ohne MwSt. Endpreis wird im Warenkorb angezeigt. Angaben wurden am 01.12.2023 um 01:09 Uhr aktualisiert.

Unsere Garantien

Durchführungsgarantie der Weiterbildung Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen die Durchführung unserer Seminare ab zwei Anmeldungen. Wird bei einem Präsenzseminar die Mindestteilnehmerzahl nicht erreicht, wird das Präsenzseminar in ein Online-Seminar gewandelt.
Best-Price-Garantie der Seminare Best-Price-Garantie: Bei uns erhalten Sie den besten Preis. Sollten Sie bis zum Seminarbeginn ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares und günstigeres Seminar finden (nicht bei Ihnen selbst), erstatten wir die Differenz.
Beste-Technik-Garantie der Weiterbildung Beste-Technik-Garantie: Wir setzen nur die beste Technik und Software in unseren Online-Seminaren ein. Unsere Seminare zeichen sich von unserer Seite aus durch stabile Verbindungen, hochauflösende Bilder und eine klare und störungsfreie Sprachübertragung aus.
Gruppengrößengarantie der Schulungen Gruppengrößengarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare mit nicht mehr als 10 Personen belegt werden. Sie werden von unseren Dozenten in Kleingruppen individuell und persönlich betreut.
Zufriedenheitsgarantie der Weiterbildung Zufriedenheitsgarantie: Sollte ein mehrtägiges Seminar nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie Ihre Teilnahme am ersten Tag abbrechen und die Rechnung braucht nicht bezahlt zu werden.
Nutzengarantie der Trainings Nutzengarantie: Sollten Sie nach einem halben Jahr feststellen, dass Sie nichts von dem Gelernten in Ihrem Berufsalltag anwenden konnten, dürfen Sie kostenfrei ein weiteres unserer Seminare besuchen.
Nachhaltigkeitsgarantie der Weiterbildung Nachhaltigkeitsgarantie: Sollte eine Person innerhalb eines halben Jahres nach der Teilnahme an einem unserer Seminare unvorhergesehen für mehr als 6 Monate Ihrer Organisation nicht zur Verfügung stehen (wegen Kündigung, Elternzeit, Erkrankung oder Sonderurlaub), darf eine andere Person Ihres Unternehmens kostenfrei an einem Seminar mit demselben Inhalt teilnehmen.

 

Offene Schulungen in Data Science Crash Course mit Python

Data Science Crash Course mit Python
5 Tage Unterricht in Stuttgart oder als Online-Seminar
2.495 Euro
2.969,05 Euro inkl. 19% MwSt.
Inhalte

Modul → „Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python“ (2 Tage)

  • Überblick, Grundlagen und Praxisbeispiele
    • Künstliche Intelligenz
    • Data Science
    • Maschinelles Lernen
    • Herausforderungen bei der Umsetzung eines Data Science/KI Projekts
    • Praxisbeispiele u.a. zu den Themen:
      • Natural Language Processing (NLP)
      • Bilderkennung
      • Predictive Maintenance
      • Prozessindustrie
      • Logistik
  • Intensivkurs Python
    • Einführung in Python: list, array, loops, functions, classes, plotting
    • Relevante Python-Bibliotheken: numpy, scikit-learn, pandas
    • Data Science mit Python: Statistiken, Korrelationen, Vorverarbeitung
    • Praxis-Übung: Datenzugriff, Datenexplorierung und Visualisierung
  • Methoden des Maschinellen Lernens
    • Überwachtes Lernen/Supervised Learning
    • Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
    • Praxis-Übung: Selektion der richtigen Features
  • Data-Science-Zyklus
    • Datenverständnis und Vorbereitung
    • Aufsetzen des Data-Science-Zyklus: Train-Test-Split, Pipelines, Kreuzvalidierung/Crossvalidaton, Hyperparameter-Optimierung
    • Implementierung eines Machine Learning Algorithmus (Learning Vector Quantization)
    • Evaluation des Algorithmus
    • Praxis-Übung: Clustering und Klassifikation

Modul → „Machine Learning mit Python“ (2 Tage)

  • Praxis-Beispiel I (Clustering)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung I: Dimensionalitätsreduzierung mit einer Principal Components Analysis (PCA)
    • Praxis-Übung II: Kategorie-Einteilung von Service-Einsätzen mittels KMeans und Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)
  • Praxis-Beispiel II (Virtueller Sensor)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung: Vorhersage eines (meistens nicht direkt messbaren) Wertes anhand vorhandener Variablen/Merkmale mittels Decision Trees, Random Forest und XGBoost und Evaluation mittels Feature Importance
  • Praxis-Beispiel III (Trendvorhersage)
    • Einführung in den Kontext und die Daten
    • Zielsetzung und Methodennutzung
    • Praxis-Übung I: Zeitreihenvorhersage mittels Random Forest, XGBoost und Neuronalen Netzen
    • Praxis-Übung II: Multivariate Zeitreihenvorhersage mittels Long-Short-Term-Memory (LSTM) inkl. weiterführende Python-Bibliotheken: keras, tensorflow

Modul → „Natural Language Processing (NLP) mit Python“ (1 Tag)

  • Web Scraping und Crawling
    • Kommerzielle und ethische Gesichtspunkte, auch im Kontext von ChatGPT
    • Scrapen einer Webseite: requests, robots.txt, html, regex
    • Praxis-Übung: Scrapen einer Webseite
  • Vorverarbeitung von Text
    • Parsing: Tokenizer, Stopwords, Stemming, n-grams
    • Praxis-Übung: Parsen von Data-Science-Texten
  • Praxis-Beispiel I (Topic Clustering)
    • Kurze Einführung in den Kontext und die Zielsetzung
    • Praxis-Übung: Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning (DBSCAN)
  • Praxis-Beispiel II (Sentiment Analysis)
    • Kurze Einführung in den Kontext, die Daten und die Zielsetzung
    • Praxis-Übung: Überwachtes Lernen/Supervised Learning (Neuronale Netze)
  • Praxis-Beispiel III (Sentence Completion)
    • Kurze Einführung in den Kontext, die Daten und die Zielsetzung
    • Ausblick auf die Technologie der Transformer (Architektur von ChatGPT)
    • Praxis-Übung: Symbolische Zeitreihenvorhersage (Long-Short-Term-Memory/LSTM und Embedding)
Voraussetzungen
  • Grundkenntnisse in der linearen Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen)
  • Grundkenntnisse in der Statistik (Korrelation, Signifikanztest, lineare Regression)
  • Grundkenntnisse einer Skriptsprache wie Python, R oder Matlab

Grundkenntnisse in Python können Sie in unserem Vorbereitungskurs → Einführung in die Programmierung mit Python erwerben. Vorhandene Grundkenntnisse in Python und Statistik können Sie in unserem Kurs Grundlagen der Statistik mit Python auffrischen und vertiefen.

Seminartyp und Dauer
  • offene 5-Tages-Schulung mit max. 10 Teilnehmer
  • Unterricht 9-17 Uhr mit angemessenen Pausen
  • 40 Unterrichtsstunden, d.h. 8 Stunden täglich
  • 40% Theorie + 60 % Praxis, Übungen und Demos
Termine und Veranstaltungsorte

 

Termine und Preise für den Python-Kurs Data Science Crash Course mit Python anzeigen