Seminarkatalog

Einführung in Data Science

• Die Rolle von Python in Data Science
• Überblick über diewichtigsten Python-Bibliotheken im Data Science
• Einrichtung der Entwicklungsumgebung für Data Science

Einführung in NumPy

• Erstellen und Bearbeiten von Arrays
• Broadcasting und mathematische Operationen
• Praktische Übungen zur Festigung der Konzepte

Datenmanipulation mit Pandas

• Erstellen und Bearbeiten von DataFrames
• Grundlegende DataFrame-Operationen
• Datenbereinigung und Umgang mit fehlenden Daten
• Praktische Übungen

Visualisierung mit Matplotlib & Seaborn

• Erstellen von Diagrammen und Visualisierungen
• Erweiterte Visualisierungen wie Heatmaps und Boxplots mit Seaborn
• Kombination der Bibliotheken zur Datenexploration

Wissenschaftliches Rechnen und Statistik mit Scipy

• Einführung in SciPy
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• Grundlegende statistische Funktionen
• Explorative Datenanalyse

Einblick in Machine Learning und ML-Methoden

• Typischer ML-Workflow und die wichtigsten Bibliotheken

Das Training ist geeignet für: • Python-Anwender mit Grundkenntnissen, die ihre Fähigkeiten in Datenanalyse und -visualisierung ausbauen möchten • Datenanalysten, IT-Profis, Wirtschaftsexperten und Forscher, die Data Science gezielt in ihren Bereichen ein

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