Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python

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Der Kurs Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python ist das erste Modul des Lehrgangs → Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten 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. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen.

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)

Das einführende Modul Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus. Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache Python, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden. Gerne können Sie hierfür auch Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

„Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century“ lautete der Titel eines Artikels der Harvard Business Review in 2012. Wenn es um die erfolgreiche Nutzung von Daten geht, dominiert jedoch seit einigen Jahren die „Künstliche Intelligenz“ die Berichterstattung. Wie passt das zusammen? Den aktuellen Höhenflug hat die Künstliche Intelligenz dem Maschinellen Lernen zu verdanken. In dieser Disziplin werden Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen. Auch Data Scientists nutzen zahlreiche Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens – daher der Zusammenhang. Ein wichtiger Faktor bei der erfolgreichen Nutzung von Daten ist deren Kontext. Dies macht die Fach- und Branchenexpertise zu einem wichtigen Bestandteil für Data Science und Künstliche Intelligenz. In Online-Kurs Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python schlagen wir eine Brücke von der Fach- und Branchenexpertise zur erfolgreichen Nutzung von Daten.

 

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

Zielgruppe für das Seminar

Das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz 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. Zudem eignet sich diese Einführung auch für Entscheider, die wissen möchten, was sich hinter den aktuellen Schlagwörtern verbirgt und was alles nötig ist, um ein erstes Projekt zu starten oder ein Data Science Team aufzubauen.

Voraussetzungen für das Seminar

Für das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz 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, Matlab oder R.

Lernziele des Seminars

Am Ende des Seminars Data Science und Künstliche Intelligenz 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 und
  • ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden.

Dauer des Seminars

  • Rahmen: 2 Tage mit 16 Unterrichtsstunden (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos

Termine für das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python

Dies ist das erste von drei Modulen des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen. Informationen zur Durchführung von Präsenz- und Online-Seminaren finden Sie → hier. Präsenzseminare finden aufgrund der erhöhten Infektionsgefahr in geschlossenen Räumen bis auf Weiteres nicht statt. Die Preise für die Online-Seminare der Module des Lehrgangs sind um 10 % reduziert (Unterricht im virtuellen Klassenraum, max. 10 Teilnehmer pro Veranstaltung, persönliche Betreuung durch den Dozenten, täglicher Unterricht 9-17 Uhr, digitale Schulungsunterlagen, Zertifikat wird danach zugeschickt). Falls auf dem teilnehmenden Computer die Python Anaconda Distribution nicht installiert werden kann, kann gegen eine geringe Gebühr ab 5 Euro pro Tag der Fernzugriff auf einen Schulungslaptop gemietet werden (Windows Remote Desktop). Sie können auf Rechnung zahlen (weitere Infos).

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis +16% MwSt.
KI Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 07.12. - 08.12.2020  2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895
KI Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 18.01. - 19.01.2021  2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895
KI Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 08.02. - 09.02.2021  2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895
KI Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 15.03. - 16.03.2021  2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895
KI Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 19.04. - 20.04.2021  2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895
KI Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 17.05. - 18.05.2021  2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895
KI Onlinekurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 14.06. - 15.06.2021  2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895

Die Angaben wurden am 26.10.2020 um 02:14 Uhr aktualisiert.

Unsere Garantien

Best-Price-Garantie Best-Price-Garantie: Bei uns erhalten Sie den besten Preis. Sollten Sie ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares Seminar bei einem anderen Anbieter finden (nicht bei Ihnen selbst), erhalten Sie bei uns denselben Preis.
Durchführungsgarantie Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen die Durchführung unserer Seminare. Ohne Anmeldung kann jedoch ein Termin innerhalb von sechs Wochen vor Beginn jederzeit ersatzlos gestrichen werden.
Gruppengrößengarantie 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.
Technikgarantie Technikgarantie: 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.
Zufriedenheitsgarantie Zufriedenheitsgarantie: Sollte ein mehrtägiges Seminar nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie Ihre Teilnahme am ersten Tag abbrechen und Sie erhalten Ihr Geld wieder zurück.
Nutzengarantie 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 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.

Inhalte des Seminars Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python

Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python
pro Person in Stuttgart oder als Online-Seminar
995 Euro
(1.154,20 Euro inkl. 16% MwSt.)
Inhalte
  • 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 Maschinelles Lernen
    • 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
Voraussetzungen
  • Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen, Ableitungen)
  • Basiswissen Statistik (wie Mittelwert, Korrelationen, lineare Regression)
  • Programmierkenntnisse (Skriptsprache wie Python, Matlab oder R)

Grundkenntnisse in Python und Statistik können Sie mit unserem fünftägigen Training → Grundlagen der Statistik mit Python erwerben. Vorhandene Grundkenntnisse können Sie weiterhin mit dem dreitägigen Basis-Training → Multivariate Datenanalyse mit Python auffrischen und vertiefen.

Seminartyp und Dauer
  • offene 2-Tages-Schulung mit max. 10 Teilnehmer
  • Unterricht 9-17 Uhr mit angemessenen Pausen
  • 16 Unterrichtsstunden, d.h. 8 Stunden täglich
  • 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos
Termine und Veranstaltungsorte

 

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