Python lernen: Kurse und Seminare auf der Plattform seminarmarkt.de!

Dieses Training eignet sich für alle, die die Programmiersprache Python sowie die Durchführung von Datenanalysen erlernen möchten. Für dieses Training werden keine Vorkenntnisse in der Programmierung vorausgesetzt. Die einzige Voraussetzung, die Teilnehmende mitbringen sollten, ist die Motivation, Datenanalysen eigenständig durchzuführen und die Programmiersprache in kürzester Zeit zu lernen.

Overview

IBM Safer Payments is an innovative real-time payment fraud prevention and detection solution for all cashless payment types. IBM Safer Payments provides not only model capabilities based on inbuilt tools, but also the option to import externally built fraud models for real-time decisioning.

In this course, all of the IBM Safer Payments model capabilities are presented in detail. The following modelling concepts are covered: index, profiling techniques (with and without index sequence), model components comprised of rulesets, PMML, Python and Internal Random Forest, elements of the simulation environment including Rule Generation and Internal Random Forest, as well as the sampling techniques. All these concepts will be followed by the hands-on exercises.

Nach diesem Python Kurs verstehen Sie das Konzept der interpretierten, interaktiven und objektorientierten Programmiersprache Python. Sie kennen die Komplexität und die Einsatzmöglichkeiten dieser Skriptsprache und wissen, wie diese für Ihre Anwendungsentwicklung im Zusammenhang mit Dateiverarbeitung und bei der Systemadministration unter Linux und Windows professionell eingesetzt werden kann. Sie haben die Fähigkeit, praxisnah eigene Python Skripte zu entwickeln. Python zählt heute zu den Top Programmiersprachen, die objektorientierte, aspektorientierte und die funktionale Programmierung unterstützt und auch für große Projekte wie OpenStack oder Dropbox eingesetzt wird. In diesem Seminar erhalten Sie einen Überblick über die Skriptsprache Python, lernen die Installation und Nutzung der Hilfswerkzeuge, erfahren was Typen und Operationen sind. Sie arbeiten mit Anweisungen, Kommandos, Funktionen. Sie erstellen Module und nutzen Klassenbibliotheken. Sie lernen die Vorteile der objektorientierten Programmierung mit Python kennen. Unsere Lernplattform LearningHub @Cegos ist Bestandteil dieses Präsenzseminars. Neben den digitalen Seminarunterlagen ist das Training um weit...

Der Kurs Natural Language Processing (NLP) mit Python ist das dritte Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Mit dem Lehrgang erhalten Sie 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 (auch mit Nutzung von ChatGPT).

Das Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python gibt einen Einblick, wie Sie symbolische Daten (wie Wörter) verarbeiten können und dadurch ein Verständnis von Text und Sätzen erhalten. Diese Fertigkeit können Sie dann anwenden, um z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, einen Chatbot auf der Basis von ChatGPT zu implementieren oder andere symbolische oder ereignis-basierte Daten (wie z. B. Seitenaufrufe) zu modellieren und vorherzusagen. Gerne können Sie Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

Mit der Veröffentlichung einer einfachen, web-basierten Schnittstelle zum aktuell bekanntesten Large Language Model (LLM) ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer von OpenAI) ist das Thema Künstliche Intelligenz in der breiten Öffentlichkeit angekommen. Damit diese Bots überhaupt mit uns interagieren können, benötigen sie ein gewisses Sprachverständnis. Hierfür wird die natürliche Sprachverarbeitung bzw. Natural Language Processing (NLP) eingesetzt.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

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IBM Safer Payments is an innovative real-time payment fraud prevention and detection solution for all cashless payment types. IBM Safer Payments provides not only model capabilities based on inbuilt tools, but also the option to import externally built fraud models for real-time decisioning. In this course, all of the IBM Safer Payments model capabilities are presented in details. The following modelling concepts are covered: index, profiling techniques (with and without index sequence), model components comprised of rulesets, PMML, Python and Internal Random Forest, elements of the simulation environment including Rule Generation and Internal Random Forest, as well as the sampling techniques. All these concepts will be followed by the hands-on exercises that students are expected to complete.