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Python für Data Science, Machine Learning & Visualization

Bereits 12.317+ Teilnehmer.
Bewertung: 4.5
Zum Kurs auf Udemy

Anforderungen für diesen Kurs:

  • Ein wenig Programmiererfahrung
  • Empfehlung: Python Basis-Wissen aus unserem Python Bootcamp
  • Computer mit Internetzugang

Das wirst du in diesem Kurs lernen:

  • Lerne hier Python für Data Science zu nutzen
  • Analysiere zudem echte Daten an Beispiel​en!
  • Nutze Python ebenfalls zur Datenanalyse
  • Erstelle Daten Visualisierungen
  • Nutze Python außerdem dazu um mit CSV und Excel zu arbeiten
  • Lerne Plotly für interaktive dynamisch Visualisierungen zu nutzen
  • Schließlich zeigen wir dir noch wie du Python für Maschinellem Lernen (Machine Learning) nutzen kannst
  • Du bekommst des weiteren eine Einführung in Big Data mit Apache Spark und Hadoop
  • Genauso wie eine Einführung in Deep Learning mit Tensorflow

Erfahrungsbericht:

“Nach einer guten Einführung in Numpy, Pandas und viele Visualisation-Libaries, kommt der Kurs mit der Einführung in das maschnielle Lernen erst so richtig in fahrt.”
L. Schlör

Kursbeschreibung:

Bist du bereit deinen Weg als Data Scientist anzutreten?

In diesem Kurs lernst du alles, was du wissen musst, um mit Python in den Bereich Data Science einzusteigen.

Wir bringen dir erstens bei, wie man mit Python programmiert. Zweitens, wie man echte Daten visualisiert und drittens, wie man Python zum Maschinellen Lernen (Machine Learning) nutzen kann!

Wir konzentrieren uns in diesem Kurs Python für Data Science auf die Schlüsselkonzepte. Jeder Algorithmus ist anders und jedes Projekt hat andere Anforderungen. Daher kommt es dir vielleicht so vor, dass in dem Kurs manchmal die Tiefe fehlt. Das verstehen wir! Wir haben hier die wichtigsten Grundlagen und in unseren weiteren Kursen die Vertiefungen auf den einzelnen Gebieten vorgenommen.

Dieser Kurs wird dir Data Science in einer praktischen Art und Weise beibringen, in dem jede Lektion sowohl eine Coding Bildschirmaufzeichnung und ein zusätzliches Code Notebook zum Download bietet!

Dieser Python für Data Science Kurs besteht aus:

  • über 160 Lektionen
  • über 26 Stunden HD-Videos
  • Außerdem Code Notebooks zu jeder Lektion
  • Übungen, Quizfragen
  • Zusatzmaterial zum Download
  • genauso wie einem Abschlussprojekt das du in dein Python Portfolio mit aufnhemen kannst.
  • Fragen und Antworten Forum
  • Kostenloser Teilnehmerchat

Vorteile

Du erhältst außerdem lebenslangen Zugang zu allen Übungen, Materialien und den über 160 Lektionen!

Nach Abschluss des Python Kurses bekommst du ein Zertifikat, das du auch in deinem LinkedIn oder Xing Profil veröffentlichen kannst, sowie ein Portfolio an Python-Projekten, die du natürlich ebenfalls freigeben kannst.

Dabei bietet dir dieser Kurs eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du also in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du dein Geld zurück.

Also, worauf wartest du noch? Interesse? Dann lerne noch jetzt mit Daten in Paython zu jonglieren und bringe deine Karriere voran!

Kursinhalt:

  • Programmieren mit Python
  • Daten mit NumPy und Pandas bearbeiten sowie analysieren
  • Pandas Data Frames nutzen, um komplexe Aufgaben zu lösen
  • Pandas nutzen, um mit Excel Dateien zu arbeiten
  • Einführung zu Web Scraping mit Python
  • Python mit SQL verbinden

 

  • Matplotlib und Seaborn zur Daten Visualisierung
  • Plotly für interaktive Visualisierungen
  • Machine Learning mit SciKit Learn, was folgendes beinhaltet:
    • Linear Regression
    • Logistische Regression
    • K Nearest Neighbors
    • K Means Clustering
    • Decision Trees (Entscheidungsbäume)
    • Random Forests
    • Natural Language Processing
    • Support Vector Machines

 

  • Big Data Einführung in Spark und PySpark mit Hadoop
  • Zudem Einführung in Deep Learning / Artificial Neural Networks/ Künstliche Neurale Netzwerke mit TensorFlow
  • und vieles mehr!

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Wir bieten umfassende Beratungsdienste für Maschinenintelligenz in den Bereichen Big Data, Data Science und Data Engineering. Unsere Mission ist es, komplexe Geschäftsprobleme durch Planung, Entwicklung, Analyse und die Vorhersage von Geschäftsverbesserungen zu lösen.

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