Data Science mit Python

Effiziente Datenanalyse mit der Python-Toolchain

3 Tage

Termin und Ort auf Anfrage

3 praxisnahe Workshoptage
Entwicklungsumgebung und Übungsbeispiele zum Mitnehmen auf USB Stick
Mittagessen, Getränke und Snacks sind All inclusive
Kursort in der 25. Etage im Gebäude Upper West mit Blick auf ganz Berlin
1 x Berlin WelcomeCard: freie Fahrt mit U-, S-Bahn und Bus in Berlin (AB) für 5 Tage, 200 Rabattangebote, Stadtplan + Guide
Abwechselnde Mittaglocationen am Berliner Zoo
Mittagessen, Getränke und Obst sind all inclusive
inkl. Abendveranstaltung, wie z. B. Schiffsfahrt, Gang auf die Siegessäule oder ins Clärchens Ballhaus

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Kursinhalte

Inhalte der Schulung

Grundlagen
Installation Python und Anaconda
Auffrischung Datenstrukturen in Python: Listen, Tupel, Dictionaries, Sets
Überblick: Funktionen und Module in Python

Wissenschaftliches Rechnen mit NumPy

Überblick NumPy
NumPy-Arrays: Erzeugung und Überblick Methoden
Laden von Daten, Generieren von Ranges, Zufallsdaten
Indexing, Broadcasting
Vektoren, Matrizen und Tensoren
Lineare Algebra mit NumPy
Vektorisierung von Berechnungen

Datenvisualisierung

Einführung in matplotlib
Figures, Plots, Subplots, Axis-Objekte
Line-, Scatter-, Bar-, Box-, Image-Plots, Histogramme
Kontur-Plots, dreidimensionale Visualisierung
Animationen mit matplotlib
Erweiterungen: Seaborn

Pandas: Arbeiten mit Tabellen

Überblick Einsatzmöglichkeiten von Pandas
DataFrames and TimeSeries
Laden/Erzeugen von DataFrames
Methoden, Indizierung, Zugriff und Datenmanipulation
Umgang mit fehlenden Werten
Explorative Datenanalyse mit Pandas
Case Study: Der Titanic-Datensatz (oder Daten der Teilnehmer)

Das Modul Scipy

Überblick: Das Modul Scipy und verwandte Module
Statistische Maße und Testverfahren mit Scipy
Beispiele: Numerische Verfahren, Interpolation und lineare Algebra mit Scipy

Einführung Machine Learning

Theorie: supervised / unsupervised learning, Bias und Varianz
Over- und Underfitting
Train / Validation / Test-Split, Kreuzvalidierung

Beispielalgorithmen:
Regression, K-means, Clustering, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines

Beschreibung

In diesem Seminar werden die Teilnehmer die Fähigkeit erwerben, effiziente Datenanalyse mit der Python-Toolchain durchzuführen. Die Inhalte werden im Workshop-Format vermittelt - mindestens 50% der Zeit wird für praktischen Übungen und Live-Coding genutzt.

Voraussetzungen

Teilnehmer sollten bereits Kenntnisse in Python oder einer ähnlichen Programmiersprache haben. Grundlagen der linearen Algebra (elementare Vektorrechnung, Kenntnis elementarer Matrix-Operationen) sind hilfreich.

Unser Grundlagenkurs:
Python 3 Einführung

Schulungsadresse

GEDOPLAN GmbH
Kantstraße 164
10623 Berlin.
GEDOPLAN befindet sich in der 25. Etage im Gebäude "Upper West".
-> Google Maps.
-> Weg vom Zoo zum Upper West.
Das Gebäude ist übrigens bei Google Street View (noch) nicht sichtbar.

Uhrzeiten

Startzeit für den ersten Schulungstag:
10:00 Uhr - 17:00 Uhr.
Endzeit am letzten Schulungstag:
max. 16:00 Uhr.
Normale Schulungszeit:
09:00 - 16:30 Uhr.

Anreise zum Schulungsort

Am schnellsten und unkompliziertesten erreichen Sie uns mit den öffentlichen Verkehrsmittel, Haltestelle "Zoologischer Garten". Mit Ihrer Berlin Welcome Card sind die Fahrten für Sie kostenlos!

-> U- und S-Bahnplan Berlin.
-> BVG zum Zoologischen Garten.
-> Weg vom Zoo zum Upper West.

Tipp: Falls Sie mit dem ICE aus Hannover anreisen: Steigen Sie schon in Spandau aus und nehmen Sie den Regional Express (RE 63982) in Richtung Hauptbahnhof, Haltestelle "Zoologischer Garten" aussteigen.