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Python Online Schulung

Python wird in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter auch für die Datenanalyse und Machine Learning. Die Kombination aus einer klaren Python Syntax und umfangreiche Bibliotheken macht Python zu einer beliebten Wahl für maschinelles Lernen.

Python Kursinhalt

In diesem Python Training erhalten Anfänger einen schnellen Einstieg in die Möglichkeiten der Datenanalyse, -visualisierung, maschinelles Lernen und künstlichen Intelligenz mit Python. In dieser Machine Learning Weiterbildung erfahren, wie Sie mit relativ geringem Aufwand Python lernen und echten Mehrwert aus Ihren Daten generieren können.

Dieser Python Workshop wird mit Python Version 3.11.x, PyCharm, TensorFlow, SciPy, Pandas, Matplotlib und Keras durchgeführt.

Viel vor, aber wenig Zeit und keine Vorkenntnisse? Werden Sie mit der Power-Woche: Python in 5 Tagen zum Profi, lernen Sie die Python Programmierung von der Pike auf und sparen Sie 100€ gegenüber dem regulären Preis.

Zielgruppe Python Seminar

Diese Python Machine Learning Schulung ist für Software-Entwickler, Datenwissenschaftschaftler, -analysten und Ingenieure mit Grundkenntnissen in Python geeignet, die eine solide Grundlage für den Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz suchen.

Agenda Python Training

• IPython Grundlagen
  Jupyter Notebooks
  IPython mit PyCharm
  Installation und Funktionweise
  Shortcuts
• Berechnungen mit Numpy
  Arrays
  Datentypen
  Funktionen
  Matrizen
  Indizes
  Einfache Analyse von Arrays/Matrizen
  Vektorisierung
  Boolean Masken
  Performance
• Datenanalyse mit Pandas
  Series und DataFrame
  Dateiformate (XML, CSV, JSON, SQL, ...)
  Daten filtern
  Sortierung und Gruppierung
  Indizierung und Vektorisierung
  Daten in verschiedene Formate exportieren
• Fehlerbehebung mit Pandas
  Fehler in Datensets entfernen
  Leere Werte, Prozent bei Kommazahlen, ...
  Datentypen anpassen
  Mit Funktionen automatisieren
• Daten darstellen mit Matplotlib
  Datenaufbereitung und -bereinigung
  Diagramme und Datenvisualisierung
  Linien-, Balken- und Tortendiagramm
  Histogramm und Streudiagramm
  Export in PNG
• Python Grundlagen für Machine Learning
  Grundkonzepte im Maschinellen Lernen
  Was ist ein Modell?
  Datensets verarbeiten und aufteilen
  Daten standardisieren
  Verschiedene Algorithmen mit SciKit-Learn
  Klassifizierung von Daten mit k-nearest neighbors
  Naive Bayes Algorithmus
  Logistische Regression
  Methode Support Vector Machines (SVM)
  Eigenes Modell mit Neuralem Netzwerk
  Tensorflow und Keras
  Modell speichern
• Lineare Regression in Python
  Zukunftswerte vorhersagen
  Daten vorbereiten
  SciKit-Learn Modell
  Eigenes Modell trainieren
• Bildklassifizierung mit Python
  Bilder in zwei Kategorien aufteilen
  Batches
  Modell definieren
  Mithilfe des Modells neue Bilder klassifizieren
• KI und Reinforcement Learning
  Umgebung, Prozess, Agent
  KI mit Python (Gymnasium Hittfeld)
  Stable Baselines 3
  Testumgebung CartPole-v1
  Eigenes Modell trainieren
  Spaces
  Eigene Umgebung erstellen
  Modell auf eigener Umgebung trainieren