Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen Bootcamp

Table of Contents (Inhaltsverzeichnis)

1. Einführung (Einleitung)
2. Python und Datenwissenschaft (Python und Data Science)
3. Crashkurs in Python (Crashkurs in Python)
4. Einführung in NumPy (Einführung in NumPy)
5. Datenanalyse mit Pandas (Datenanalyse mit Pandas)
6. Datenvisualisierung mit Matplotlib (Datenvisualisierung mit Matplotlib)
7. Statistische Visualisierung mit Seaborn (Statistische Visualisierung mit Seaborn)
8. Interaktive Visualisierungstechniken (Interaktive Visualisierungstechniken)
9. Finanzielle Visualisierung (Finanzielle Visualisierung)
10. Geografische Visualisierung (Geografische Visualisierung)
11. Einführung in maschinelles Lernen (Einführung in maschinelles Lernen)
12. Lineare Regression (Lineare Regression)
13. Logistische Regression (Logistische Regression)
14. Klassifikationstechniken (Klassifikationstechniken)
15. Unüberwachtes Clustering (Unüberwachtes Clustering)
16. Natürliche Sprachverarbeitung (Natürliche Sprachverarbeitung)
17. Big Data mit Spark (Big Data mit Spark)
18. Einführung in Deep Learning (Einführung in Deep Learning)
19. Praktische Übungen und Projekte (Praktische Übungen und Projekte)
20. Abschluss und Zertifizierung (Abschluss und Zertifizierung)

📚 Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Willkommen zu Python für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen Bootcamp! Mein Name ist Jose Portea und ich werde Ihr Kursleiter für diesen Kurs sein. Ich habe Zehntausenden von Studenten auf Udemy Python und Datenwissenschaft beigebracht und bin sehr aufgeregt, Ihnen alle diese Themen in meinem brandneuen Kurs beizubringen.

Der Beruf des Datenwissenschaftlers wurde von Glassdoor als Nummer eins eingestuft und bietet nicht nur ein großes Gehaltspotenzial, sondern auch die Möglichkeit, an einigen der interessantesten Probleme der Welt zu arbeiten.

In diesem Kurs werden wir die beliebtesten Python-Datenwissenschaftsbibliotheken behandeln, einschließlich NumPy, SciPy, Pandas, Seaborn, Scikit-Learn, Matplotlib, Plotly, PySpark für Big Data, Deep Learning-Bibliotheken und vieles mehr.

Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie noch nicht alle diese Bibliotheksnamen kennen. Am Ende des Kurses werden Sie sich sehr wohl dabei fühlen, diese Technologien in Ihrem Lebenslauf zu erwähnen.

Nun werfen wir einen kurzen Blick auf den Kursinhalt:

1. Einführung (Einleitung)

Hier erhalten Sie einen Überblick über den Kurs und was Sie erwarten können.

2. Python und Datenwissenschaft (Python und Data Science)

In diesem Abschnitt erfahren Sie, warum Python die bevorzugte Sprache für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen ist.

3. Crashkurs in Python (Crashkurs in Python)

Wenn Sie bereits über etwas Programmiererfahrung verfügen, aber Ihr Wissen auffrischen möchten, ist dieser Abschnitt genau das Richtige für Sie. Wir werden uns auf wichtige Syntax und Themen konzentrieren, um Sie für das Datenanalyse-Material des Kurses vorzubereiten.

4. Einführung in NumPy (Einführung in NumPy)

NumPy ist eine wichtige wissenschaftliche Computing-Bibliothek für Python. Hier werden Sie lernen, wie Sie mit Datenarrays in Python arbeiten können.

5. Datenanalyse mit Pandas (Datenanalyse mit Pandas)

Pandas ist eine fantastische Bibliothek zur Datenanalyse, mit der Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie CSV-Dateien, Excel-Arbeitsmappen, HTML-Webseiten, SQL-Datenbanken und vielem mehr lesen und manipulieren können.

6. Datenvisualisierung mit Matplotlib (Datenvisualisierung mit Matplotlib)

In diesem Abschnitt werden wir grundlegende Datenvisualisierungstechniken mit Matplotlib kennenlernen.

7. Statistische Visualisierung mit Seaborn (Statistische Visualisierung mit Seaborn)

Seaborn ist eine leistungsstarke Bibliothek zur statistischen Visualisierung. Hier lernen Sie, wie Sie schöne statistische Plots erstellen.

8. Interaktive Visualisierungstechniken (Interaktive Visualisierungstechniken)

Diese Abschnitt behandelt interaktive Visualisierungstechniken, mit denen Sie Ihre Arbeit auf interaktive Weise für Ihre Benutzer freigeben können.

9. Finanzielle Visualisierung (Finanzielle Visualisierung)

Hier lernen Sie, wie Sie Finanzdaten interaktiv visualisieren können.

10. Geografische Visualisierung (Geografische Visualisierung)

Dieser Abschnitt behandelt fortgeschrittene geografische Visualisierungstechniken.

11. Einführung in maschinelles Lernen (Einführung in maschinelles Lernen)

In diesem Abschnitt lernen Sie die Grundlagen von maschinellem Lernen kennen.

12. Lineare Regression (Lineare Regression)

Hier lernen Sie, wie man lineare Regression implementiert, eine der grundlegendsten Maschinenlernalgorithmen.

13. Logistische Regression (Logistische Regression)

Logistische Regression ist ein weiterer wichtiger Algorithmus für die Klassifikation. In diesem Abschnitt lernen Sie, wie man ihn implementiert.

14. Klassifikationstechniken (Klassifikationstechniken)

Neben der logistischen Regression werden hier weitere Klassifikationstechniken behandelt.

15. Unüberwachtes Clustering (Unüberwachtes Clustering)

In diesem Abschnitt lernen Sie unüberwachtes Clustering kennen, eine Technik des maschinellen Lernens ohne vorherige Klassifizierung.

16. Natürliche Sprachverarbeitung (Natürliche Sprachverarbeitung)

Natürliche Sprachverarbeitung ist ein wichtiger Bestandteil der Datenwissenschaft. Hier werden grundlegende Techniken behandelt.

17. Big Data mit Spark (Big Data mit Spark)

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie mit der Spark-Technologie in Python Big Data verarbeiten können.

18. Einführung in Deep Learning (Einführung in Deep Learning)

Hier erhalten Sie eine Einführung in Deep Learning, eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzen basiert.

19. Praktische Übungen und Projekte (Praktische Übungen und Projekte)

In diesem Abschnitt haben Sie die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten durch praktische Übungen und Projekte weiter zu vertiefen.

20. Abschluss und Zertifizierung (Abschluss und Zertifizierung)

Hier erfahren Sie, wie Sie den Kurs abschließen und Ihr Zertifikat erhalten können.

Jetzt haben Sie einen Überblick über den Kursinhalt. Nehmen Sie an diesem Kurs teil, um Ihre Karriere in der Datenwissenschaft zu starten. Melden Sie sich noch heute an und ich werde Sie im Kurs sehen!

Pro:

• Ausführliche Abdeckung der wichtigen Python-Datenwissenschaftsbibliotheken.
• Praktische Übungen und Projekte zur Festigung des Gelernten.
• Große Anzahl von HD-Videovorlesungen und vollständig ausgeschriebenen Code-Notebooks.

Con:

• Crashkurs in Python kann zu schnell für absolute Anfänger sein.

Highlights

• Umfassender Kurs zur Datenwissenschaft und maschinellem Lernen mit Python.
• Praktische Übungen und Projekte zur Anwendung des Gelernten.
• Interaktive Visualisierungstechniken für eine ansprechende Darstellung der Daten.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Q: Brauche ich Vorkenntnisse in der Programmierung, um an diesem Kurs teilnehmen zu können? A: Ja, dieser Kurs setzt grundlegende Programmierkenntnisse voraus. Ein Crashkurs in Python wird jedoch angeboten, um Ihr Wissen aufzufrischen.

Q: Erhalte ich Unterstützung während des Kurses? A: Ja, Sie haben Zugang zu einer Online-Community und Q&A-Foren, in denen der Kursleiter und andere Studenten Ihnen bei Fragen helfen können.

Q: Ist eine Zertifizierung nach Abschluss des Kurses verfügbar? A: Ja, Sie erhalten ein Zertifikat nach Abschluss des Kurses, das Sie in Ihrem LinkedIn-Profil veröffentlichen können.

Q: Gibt es eine Geld-zurück-Garantie? A: Ja, der Kurs kommt mit einer 30-tägigen Geld-zurück-Garantie.

Q: Wer ist der Kursleiter? A: Der Kursleiter ist Jose Portea, ein erfahrener Lehrer und Experte auf dem Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Ressourcen:

• Udemy: Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp