Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
- Einführung in Python
- Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Module
- Datenbearbeitung mit Pandas: Auswahl, Filterung, Transformation und Aggregation
- Numerische Berechnungen mit NumPy
- Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- Einführung in Machine Learning mit scikit-learn und TensorFlow: Klassifikation, Regression, Modelltraining und -evaluation
- Feature Engineering durch Künstliche Intelligenz
- Best Practices: reproduzierbare Workflows, strukturierter Code, verständliche Ergebnispräsentation
- Ausblick und Trends
Ziele/Bildungsabschluss:
Daten sinnvoll auswerten, Erkenntnisse gewinnen, Entscheidungen verbessern - und die Grundlage für den souveränen Umgang mit Künstlicher Intelligenz schaffen.
Mit Python und dem richtigen Handwerkszeug gelingt Ihnen der Einstieg in die Welt der Datenanalyse und Vorhersage. In diesem praxisorientierten Kurs erlernen Sie die Grundlagen von Python-Programmierung, speziell zugeschnitten auf typische Anwendungsfälle aus den Bereichen Data Science und KI. Der Kurs richtet sich auch an alle, die eine Rolle im Datenmanagement anstreben oder ihre Kompetenzen in diesem Bereich stärken möchten. Von der Datenbereinigung und Datenaufbereitung über Visualisierungen bis hin zu ersten Vorhersagemodellen.
Sie nutzen dabei leistungsfähige Bibliotheken wie NumPy für numerische Berechnungen, Pandas für Datenmanipulation, Matplotlib und Seaborn für aussagekräftige Diagramme sowie scikit-learn für einfache Modelle des maschinellen Lernens. Alle Übungen finden in der interaktiven Jupyter-Notebook-Umgebung statt, die sich ideal für reproduzierbare und verständliche Analysen eignet.
Sie stärken gezielt Ihre datenanalytischen Kompetenzen, lernen relevante Tools und Methoden praxisnah kennen und gewinnen mehr Sicherheit im Umgang mit komplexen Datensätzen. Damit erweitern Sie Ihr berufliches Profil, agieren souveräner in datenbasierten Entscheidungsprozessen und positionieren sich stärker in datengetriebenen Projekten. Gleichzeitig schaffen Sie die Grundlage, KI-Technologien zu bewerten und gezielt für Ihre Zwecke zu nutzen. Dieser Python-Kurs bereitet Sie bestens darauf vor, eigene Data-Science-Projekte mit Python fundiert und praxisnah umzusetzen.
Die Jupyter Notebooks stehen Ihnen auch nach der Python-Schulung dauerhaft zur Verfügung - zur individuellen Weiterverwendung und Vertiefung Ihres Wissens.
Teilnahmevoraussetzungen:
Für die praktische Umsetzung der Übungen und die aktive Teilnahme am Online-Seminar benötigen Sie einen kostenfreien Kaggle- oder Colab-Account, über den Sie Jupyter Notebooks einrichten können.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Präsenzseminar
Zielgruppe:
Alle Personen, die erste Schritte in Richtung Machine Learning, KI und Data Science mit Python gehen möchten.
Seminarkennung:
EX/A52/10554011/28112025-1
