Data Science & AI

Diese Schulung behandelt die Grundlagen der Datenwissenschaft, AI und Python-Programmierung. Der Kurs deckt den gesamten Lebenszyklus der Datenanalyse, Datenvisualisierung und des maschinellen Lernens ab und legt den Schwerpunkt auf praktische Erfahrungen mit modernsten Tools und Frameworks zur Lösung realer Herausforderungen in den Bereichen Datenwissenschaft und AI. Python für Datenwissenschaft und AI -Meistern Sie die Python-Programmierung für Datenwissenschaft und AI-Anwendungen. -Lernen Sie die Grundlagen von Python kennen: Syntax, Variablen, Datentypen, Schleifen und Funktionen. -Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy für die Datenmanipulation und -vorverarbeitung. -Richten Sie Python-Umgebungen wie Jupyter Notebooks und Anaconda für effiziente Daten-Workflows ein. -Erkunden Sie grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz, einschließlich maschinelles Lernen und datengesteuerte AI-Anwendungen. Datenanalyse in der Datenwissenschaft -Führen Sie Datenanalysen durch, um Muster, Trends und Erkenntnisse aus Rohdatensätzen zu ermitteln. -Lernen Sie Techniken der Explorativen Datenanalyse (EDA) kennen, um Daten effektiv zu strukturieren und zu interpretieren. -Bereinigen und verarbeiten Sie Daten mit Python vor und gehen Sie dabei mit fehlenden Werten und Inkonsistenzen um. -Verwenden Sie Python mit SQL, um strukturierte Daten aus Datenbanken zu analysieren. -Transformieren und aggregieren Sie Daten, um tiefere Einblicke und Visualisierungen vorzubereiten. Datenvisualisierung für Datenwissenschaft und AI -Visualisieren Sie Daten mit Python-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn. -Erstellen Sie fortgeschrittene Visualisierungen, einschließlich Heatmaps, Pair Plots und Scatter Plots, für eine bessere Datenanalyse. -Erstellen Sie interaktive Dashboards mit Plotly, um Präsentationen im Bereich Data Science zu verbessern. -Lernen Sie die Prinzipien einer effektiven Datenvisualisierung kennen, um wichtige Erkenntnisse im Bereich Data Science zu vermitteln. -Passen Sie Visualisierungen an die Bedürfnisse von AI- und Data Science-Zielgruppen an. Maschinelles Lernen mit Python in Data Science und AI -Lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens für Data Science und AI kennen. -Wenden Sie überwachte Lerntechniken wie Regression und Klassifizierung auf reale Daten an. -Erkunden Sie unüberwachte Lernmethoden, einschließlich Clustering und Dimensionsreduktion. -Verwenden Sie die Scikit-learn-Bibliothek von Python, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu bewerten. -Erwerben Sie Kenntnisse in Metriken zur Modellbewertung wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf, um die Leistung von AI zu bewerten. Deep Learning und fortgeschrittene AI-Anwendungen -Tauchen Sie ein in Deep-Learning-Konzepte für Data Science- und AI-Anwendungen. -Verstehen Sie neuronale Netze und Architekturen wie CNNs und RNNs für fortgeschrittene Datenverarbeitungsaufgaben. -Verwenden Sie TensorFlow und Keras, um Deep-Learning-Modelle in Python zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. -Erkunden Sie AI-Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) zur Erstellung synthetischer Daten. -Wenden Sie Deep Learning und AI auf reale Herausforderungen an, wie z. B. Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. AI-Tools und -Frameworks für die Datenwissenschaft -Verwenden Sie Python-basierte AI-Tools und -Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Scikit-learn, um fortgeschrittene Modelle zu erstellen. -Lernen Sie, AI-Modelle mit Flask, FastAPI oder Cloud-Plattformen wie AWS und Azure einzusetzen. -Verwenden Sie AI-Überwachungstools wie TensorBoard, um die Modellleistung zu visualisieren und zu optimieren. -Integrieren Sie fortgeschrittene AI-Frameworks für eine effektive Modellentwicklung und -bereitstellung in Data Science. Abschlussprojekt in Datenwissenschaft und AI -Lösen Sie eine reale Herausforderung, indem Sie Ihre Fähigkeiten in Python, Datenwissenschaft und AI anwenden. -Sammeln, bereinigen und analysieren Sie Daten, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. -Erstellen, bewerten und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen und AI für End-to-End-Lösungen. -Arbeiten Sie in Teams mit agilen Methoden zusammen, um reale datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe zu simulieren. -Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse mit professionellen Berichten und überzeugenden Datenvisualisierungen.

Zielgruppe

-Arbeitssuchende, die sich weiterbilden möchten, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und ihre Beschäftigungsfähigkeit auf dem hart umkämpften Arbeitsmarkt zu verbessern. -Arbeitssuchende, die ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern oder sich durch den Erwerb praktischer Kenntnisse für neue Aufgaben qualifizieren möchten. -Quereinsteiger, die sich in diesem Bereich neu orientieren und ihre Karrierechancen verbessern oder ihre Karriere durch den Erwerb spezialisierter Fähigkeiten vorantreiben möchten. -Menschen, die in Unternehmen, Agenturen und Beratungsfirmen arbeiten oder arbeiten wollen, die in diesem Bereich tätig sind -Menschen, die sich in diesem Bereich spezialisieren und sich solides praktisches Wissen aneignen wollen, um benutzerfreundliche, barrierefreie und effektive digitale Lösungen zu entwickeln.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Trägerzertifikat sowie Abschlussprojekt

Förderungsmöglichkeiten

Bildungsgutscheine können für dieses Angebot als Fördermittel eingesetzt werden

Teilnahmevorraussetzungen

Eignungsfeststellungsverfahren

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined