Data Science Schulung | Python

Erlernen Sie den Umgang oder vertiefen Sie Ihre Fähigkeiten mit Python in der Datentransformierung und Visualisierung

Lizensierungsoptionen

Data Science Schulung | Anfänger
3.000€
Theoretische & praktische Data Science Ganztagesschulung
- Umfang: 2 x 4h
- Kursort: Inhouse (D-A-CH), virtuell
- Kursteile: Theorie & Praxis
- Teilnehmer: bis 10
- Zielgruppe: Gruppen, Abteilungen, Teams
- Voraussetzungen: keine Vorkenntnisse

Data Science Schulung | Fortgeschrittene
Auf Anfrage
Schulungsinhalte und -umfänge nach Bedarf
- Umfang: 4h
- Kursort: Inhouse (D-A-CH), virtuell
- Kursteile: Theorie & Praxis
- Teilnehmer: bis 10
- Zielgruppe: Gruppen, Abteilungen, Teams
- Voraussetzungen: Anfänger Schulung

Coaching & Support
Auf Anfrage
Individuelles Coaching und konkrete Problemstellungen
- Individuelle Fragestellungen, die sich während der vorhergehenden Training-Sessions ergeben
- Umsetzung konkreter Entwicklungsprozesse und Algorithmen

Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Statistik, Datenanalyse, Informatik und die damit verbundenen Methoden vereint, um mit Hilfe von Daten tatsächliche Phänomene zu verstehen und zu analysieren.

Die erforderliche Menge an Wissen, die zur Durchführung komplexer Data-Science-Projekte erforderlich ist, kann überwältigend sein.

Mithilfe unserer Data Science Schulung bieten wir Ihnen einen Einstieg in eine weit verbreitete Programmiersprache: Python. Diese Schulung vermittelt Ihnen die notwendigen theoretischen Elemente und beinhaltet zahlreiche praktische Übungen, um Sie in die Welt von Data Science einzuführen.

Wir werden uns in diesem Training stark auf die Programmierung selbst konzentrieren und mit Werkzeugen und Methoden für professionelle Ansätze der Datentransformation und Visualisierung arbeiten.

Warum Data Science Schulung?

Individuelle Schulungsinhalte, die jegliches theoretisches und praktisches Wissen vermitteln, das Sie für den Umgang mit Python benötigen

Praktischer und dynamischer Lehransatz, bei dem reale Szenarien und interaktive Diskussionen im Vordergrund stehen

Praktische Übungen mit eigenen Daten und Use Cases möglich

Coaches mit jahrelanger Erfahrung und umfangreiches Fachwissen

Best Practices bereiten Sie optimal auf die realen Probleme, die Sie im Bereich Softwareentwicklung mit Python meistern müssen, vor

Nachweis mit Teilnahmezertifikat

1. Data Science – Theorie

Das erste Paket unserer Data Science Schulung vermittelt Ihnen die theoretischen Grundlagen für einen Einsteig in einer high-level Programmiersprache. Die Hauptthemen innerhalb dieses Schulungspakets sind:

Data Science: Scope und Begriffe
Python-Syntax: Anweisungen, Blocks, Einrückung
Variablen: Datentypen, Deklarieren/Zuweisung, Scoping/Namespace
Kontrollflussanweisungen: If-else, while, for
Funktionen: Built-in, benutzerdefinierte und Lambda
Exceptions: Fehler in Programmen
Objektorientierte Programmierung: Konzept und Implementierung
Importierung von Modulen und Benutzung weiterer Funktionen
Einführung in Git und GitHub
NumPy: Datenstrukturen mit Arrays
Datentransformationen mit Pandas
Visualisierungen und Benutzerinteraktion mit Plotly

2. Data Science – Praktische Übungen

Das zweite Packet unserer Data Science-Schulung liefert Ihnen die Grundlagen der Umsetzung eines Data Science Projekts. Sie werden praktische Erfahrungen mit realistischen Übungen sammeln, die einen Ansatz für ein reales Projekt verfolgen und alle notwendigen Funktionen für die Arbeit mit Daten in Python beherrschen. Die Hauptthemen innerhalb dieses Schulungspakets sind:

Lab 1: Einstellung einer Dev-Umgebung mit Python, VSCode, Jupyter Notebook und Git
Lab 2: Erstes Program mit Python: Workflow der Ausführung und Kommunikation mit dem Terminal
Lab 3: Programmlogik mit Kontrollflussanweisungen und I/O mit dem Endnutzer
Lab 4: Built-in und benutzerdefinierte Funktionen
Lab 5: Erweiterung eines Programms mit Funktionen aus importierten Modulen
Lab 6: Zusammenarbeit und Versionnierung eines Programms mit Git und GitHub
Lab 7: Einführung in NumPy mit Erstellung und Manipulation von Arrays
Lab 8: Abfangen von Fehlern in einem Programm
Lab 9: Einführung in Pandas: Nützliche Funktionen und Workflow
Lab 10: Daten laden und Transformation mit Pandas Datenstrukturen
Lab 11: Visualisierungen mit Plotly
Lab 12 (Optional) : Dekoraten und Generatoren
Lab 13 (Optional) : Einführung in Design Patterns

Datalytics Lösung Data Science Schulung Beispiel

Datalytics Lösung Data Science Schulung Architektur Überblick

3. Data Science Advanced

Mit Hilfe unseres dritten Trainingspakets lernen Sie die folgenden Themen kennen, um komplexere Anwendungen zu entwickeln und/oder Ihre Projekte auf größere Teams zu skalieren. Hierbei spielen folgende Themen u.a. eine wichtige Rolle:

API-Abfragen für die Back-End Kommunikation (SQL-Datenbanken, OAuth, etc…)
Design Patterns für eine professionelle Entreprise-Architektur (Structural, Behavior, Creational, etc…)
Advanced Git (Merging/Rebasing, Resetting, Checking Out, and Reverting, etc…)
Performance eines Programms: Komplexitätsanalyse und Verbesserungspotentiale
Testing eines Programms (Unit-Testing, Integration-Testing und Ausführungen in VSCode)
Implementierung einer Lösung in einer Projektmanagement Software (Azure DevOps)

4. Coaching & Support

In den allermeisten Fällen ergeben sich während der Trainingssessions individuelle Fragestellungen, die wir Ihnen im Rahmen unseres vierten Servicepakets gerne beantworten. Themen hierbei sind beispielsweise:

Komplexe Back-End Verbindung (REST/SOAP API) und Algorithmen
Individueller Support für die Machbarkeitsprüfung einer Data Science Lösung
App Deployment auf Azure mit Azure Web Apps
Konkrete Entwicklungsunterstützung

DAS SAGEN UNSERE KUNDEN

„[…]Mit der Qualität der Arbeit sind wir sehr zufrieden, ebenso wie mit der nachgelagerten Schulung. Ich kann Christoph und sein Team vorbehaltslos empfehlen und auch andere Abteilungen unserer Firma haben bereits Projekte mit Datalytics eingeleitet.“