Python für Data-Analysten
| Kurs-ID | LS23.234 |
| Datum | 06.05.2024 bis 01.06.2024 |
| Dauer | 4-Wochen-Kurs |
| Kosten | kostenlos |
| Zielgruppe | Software-Entwickler, Data Analysten |
| Voraussetzung | Python , OOP, SQL |
| Abschluss | Zertifikat des Bildungsträgers |
| Förderung | Kompletter Kurs förderfähig z.B. mit Bildungsgutschein, über Berufsförderungsdienst (BFD) oder bei Kurzarbeit |
| Präsenzkurs | Keine Angabe. |
| mind. Teilnehmerzahl | k. A. |
| max. Teilnehmerzahl | k. A. |
| URL des Kurses | Details beim Anbieter |
| spezielles Angebot für Dozenten | Keine Angabe. |
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Veranstaltungsort
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future Training & Consulting GmbH
Keltergasse 3 89073 Ulm |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Förderfähig nach Fachkursprogramm des ESF | Barierrefreier Zugang |
|---|---|---|---|
| k. A. | Ja | k. A. | k. A. |
| Beschreibung |
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| Big Data Analytics steht für die Untersuchung von großen Mengen an Daten unterschiedlicher Arten (Big Data), um darin versteckte Muster, unbekannte Korrelationen und andere nützliche Informationen zu entdecken, um Unternehmen zu besseren geschäftlichen Entscheidungen zu verhelfen. In diesem Kurs bieten wir einen Überblick über die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI), einschließlich Tools wie ChatGPT (GPT). Wir möchten den Teilnehmenden eine interaktive und praxisnahe Lernerfahrung ermöglichen und ihre Fähigkeiten in diesem Bereich fördern. - Iphyton - Help and Documentation - Keyboard Shortcuts - Magic Commands - Input and Output History - Iphyton History - Iphyton and Shellcommands - Profiling and timing Codes - Introduction to NumPy - Basic NumPy Arrays - Computation NumPy Arrays - Aggregation - Comparisons, Masks and Boolean Logic - Fancy Indexing - Sorting Arrays - Structured Data - Data Manipulation with Pandas - Pandas Objects - Data Indexing and Selection - Operation on Data in Pandas - Handling missing Data - Hierarchical Indexing - Combining Datasets (Concat, Append, Merge, Join) - Aggregation and Grouping - Pivot Tables - Vectorized String Operations - Working with Time Series - High Performance Pandas - Visualisation with Matplotlib - General Tips - Simple Line Plots - Simple Scatter Plots - Visualizing Errors - Density and Contour Plots - Histograms - Multiple Subplots - Text and Annoncation - Customizing Ticks - Three Demensional Plotting - Geographic Data with Basecamp - Visualisation with Seaborn - Machine Learning - Introducing Scikit Learn - Hyperparameters - In Depth Machine Learning |
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