Python Data Science Campus: Komplettkurs inkl. Praxisprojekt

Bist du ein Einsteiger in Data Science, ein angehender Data Scientist oder ein erfahrener Programmierer, der seine Kenntnisse auf das nächste Level bringen möchte?

Dann führt kein Weg an diesem Python Data Science Campus vorbei! Dieser Kurs bietet dir alles, was du benötigst, um von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken in Data Science und Machine Learning durchzustarten – und das alles mit Python als Hauptwerkzeug!

Hast du dich schon einmal gefragt, wie es wäre …

• Mit Python als Schlüssel zu einer der gefragtesten Kompetenzen in der Tech-Welt zu arbeiten?

• Alle wichtigen Data-Science-Tools wie Pandas, NumPy und Matplotlib zu meistern, um Daten zu analysieren und zu visualisieren?

• Dein Wissen auf Machine Learning und Deep Learning auszudehnen und mit Algorithmen wie Künstlichen Neuronalen Netzen und Random Forests zu arbeiten?

• Projekte Schritt für Schritt zu entwickeln und dabei die gesamte Data-Science-Pipeline zu durchlaufen – von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung?

• Mit praxisnahen Beispielen und Projekten zu lernen, die dir helfen, dein Wissen sofort anzuwenden und umzusetzen?

• Zeit, Geld und Nerven zu sparen, indem du auf eine strukturierte Lernreise gehst, die dich effizient und direkt zum Ziel führt?

  
  

All das ist durch den Python Data Science Campus möglich!

Mit klar strukturierten Lektionen und einem tiefen Einblick in die Welt der Data Science und Machine Learning wirst du Schritt für Schritt die nötigen Fähigkeiten erwerben, um deine eigenen Datenanalysen und Modelle zu entwickeln – ideal für Anfänger bis hin zu fortgeschrittenen Lernenden.

Abschnitt 1: Einführung

In diesem Abschnitt wirst du mit den Grundlagen des Kurses vertraut gemacht und erhältst einen klaren Überblick darüber, was dich erwartet. Du wirst verstehen, wie der Kurs aufgebaut ist und welche Lernziele du erreichen wirst. Der perfekte Startpunkt, um dich auf die Reise in die Welt der Data Science zu begeben!

Abschnitt 2: Statistische Grundlagen für Data Science

Hier tauchst du in die Welt der Statistik ein, die das Fundament für jede Data-Science-Analyse bildet. Du lernst wichtige Konzepte wie deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Korrelation und Kausalität sowie Hypothesentests kennen. Diese Grundlagen helfen dir, Daten zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Abschnitt 3: Datenstrukturen in Python

In diesem Abschnitt wirst du die wichtigsten Datenstrukturen in Python kennenlernen, die du für Data Science benötigst. Du wirst verstehen, wie Listen, Sets und Dictionaries funktionieren und wie du diese effizient in deinen Projekten einsetzen kannst. Außerdem tauchst du in Python-typische Datenstrukturen und deren Anwendung ein.

Abschnitt 4: Datenmanipulation mit Pandas

Pandas ist das unverzichtbare Tool, um mit Daten zu arbeiten. In diesem Abschnitt lernst du, wie du mit Pandas DataFrames erstellst, Daten einliest und speicherst, sie bereinigst und analysierst. Du wirst auch lernen, wie du Daten sortierst, filterst, gruppierst und mit fortgeschrittenen Funktionen wie Pivot-Tabellen arbeitest.

Abschnitt 5: Numerische Berechnungen mit NumPy

NumPy ist das perfekte Werkzeug für numerische Berechnungen und effizientes Arbeiten mit großen Datenmengen. Du lernst, wie du NumPy Arrays erstellst, manipuliert und mathematische Operationen durchführst. Außerdem erfährst du, wie du mit NumPy die Leistung deines Codes maximierst.

Abschnitt 6: Datenvisualisierung mit Matplotlib

Daten müssen nicht nur analysiert, sondern auch visualisiert werden, um sie verständlich und aussagekräftig zu präsentieren. In diesem Abschnitt wirst du lernen, wie du mit Matplotlib beeindruckende und informative Diagramme und Grafiken erstellst – von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexeren Visualisierungen.

Abschnitt 7: Datenvisualisierung mit Seaborn

Seaborn baut auf Matplotlib auf und bietet eine benutzerfreundlichere Möglichkeit, Daten zu visualisieren. Du wirst lernen, wie du mit Seaborn ansprechende Visualisierungen wie Boxplots, Violinplots und Heatmaps erstellst. Seaborn erleichtert dir das Arbeiten mit komplexen Datensätzen und hilft, Muster in deinen Daten schneller zu erkennen.

Abschnitt 8: Einführung in Machine Learning

Machine Learning ist das Herzstück moderner Data Science. In diesem Abschnitt wirst du die Grundlagen von Machine Learning kennenlernen, verschiedene Lernarten verstehen und einen Überblick über gängige Algorithmen und deren Anwendung erhalten. Du lernst, wie du den Machine-Learning-Workflow beginnst und warum die Auswahl der richtigen Features so wichtig ist.

Abschnitt 9: Überwachtes Lernen mit Scikit-Learn

Hier wirst du tiefer in die Welt des überwachten Lernens eintauchen und lernen, wie du mit Scikit-Learn Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests anwendest. Du erfährst, wie du Modelle erstellst, sie evaluierst und optimierst, um präzise Vorhersagen und Klassifikationen zu treffen.

Abschnitt 10: Unüberwachtes Lernen mit Scikit-Learn

Unüberwachtes Lernen hilft dir, Muster in unbeschrifteten Daten zu erkennen. In diesem Abschnitt wirst du lernen, wie du mit Clustering-Techniken wie K-Means und Hierarchical Clustering arbeitest und wie du Anomalien und interessante Zusammenhänge in deinen Daten entdeckst. Ein faszinierender Abschnitt für das Finden von verborgenen Mustern!

Abschnitt 11: Deep Learning mit TensorFlow und Keras

Deep Learning hat die Welt der künstlichen Intelligenz revolutioniert. In diesem Abschnitt wirst du neuronale Netze mit TensorFlow und Keras aufbauen. Du lernst alles von der Grundstruktur bis hin zu komplexen Deep-Learning-Modellen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs), die in der Bild- und Videoverarbeitung verwendet werden.

Abschnitt 12: Praxisprojekt

Im letzten Abschnitt des Kurses wirst du dein gesamtes Wissen in einem realen Data-Science-Projekt anwenden. Du wirst ein vollständiges Data-Science-Projekt durchführen, das alle Schritte von der Datenbereinigung bis hin zum Training und der Evaluierung von Modellen umfasst. Dies ist der perfekte Abschluss, um deine Fähigkeiten zu testen und dein Wissen praktisch umzusetzen.

Du bekommst sofortigen Zugriff auf:

• 9,5 Stunden Python Data Science Campus

• 40 Kursmaterialien zum Download

• Praktische Beispiele zum sofortigen umsetzen

• Support von Mika dem Python & Data Science Experte

• Lebenslanger Zugriff auf den Kurs

  
  

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Udemy hat eine 30 Tage 100% Geld zurück Garantie. Wenn Du also doch nicht zufrieden mit dem Kauf bist, bekommst du das gesamte Geld sofort zurück!

Ich freue mich schon, dich in der ersten Lektion des Python Data Science Campus begrüßen zu dürfen!

Dein Mika, Marius & Michael