Beschreibung
Der Kurs "Programmierung in Python Teil 2" richtet sich an alle, die ihre Python-Kenntnisse auf das nächste Level heben möchten. Hier tauchst Du tief in die Welt der fortgeschrittenen Programmierung und Data Science ein. Du wirst nicht nur die Theorie kennenlernen, sondern auch praktische Anwendungen und Projekte durchführen, die Dir helfen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen. In diesem Kurs wirst Du Dich mit den neuesten Technologien und Methoden auseinandersetzen, die in der heutigen Datenwelt von entscheidender Bedeutung sind. Der Kurs gliedert sich in mehrere spannende Module. Im ersten Teil widmen wir uns dem fortgeschrittenen Machine Learning. Hier lernst Du sowohl Supervised als auch Unsupervised Learning-Algorithmen kennen. Du wirst lernen, wie man Modelle bewertet und optimiert, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Durch praktische Übungen wirst Du ein tiefes Verständnis für die verschiedenen Algorithmen entwickeln und lernen, wie man sie erfolgreich in realen Projekten anwendet. Im nächsten Abschnitt geht es um Deep Learning. Hier bekommst Du eine Einführung in neuronale Netze und lernst, wie man TensorFlow und Keras effektiv nutzt. Du wirst an Praxisprojekten arbeiten, die Dir helfen, die Konzepte zu verinnerlichen und Deine Fähigkeiten weiter auszubauen. Danach widmen wir uns der Datenaufbereitung und -analyse im Bereich Data Science. Du wirst fortgeschrittene Visualisierungstechniken kennenlernen, einschließlich der Erstellung von Dashboards und Berichten. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um die gewonnenen Daten anschaulich und verständlich zu präsentieren. Ein weiteres Highlight des Kurses ist das Modul zu Big Data Technologien. Hier wirst Du mit Hadoop und Spark arbeiten und lernen, wie man große Datenmengen verarbeitet und analysiert. Auch hier wirst Du praktische Projekte durchführen, die Dir helfen, die Theorie in die Praxis umzusetzen. Schließlich beschäftigen wir uns mit der Verwendung von AI Libraries. Du wirst in die Welt des Natural Language Processing (NLP) mit NLTK und SpaCy eintauchen sowie die Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV kennenlernen. Diese Technologien sind in der heutigen Zeit von enormer Bedeutung und werden Dir helfen, Deine Programmierkenntnisse auf ein neues Level zu heben. Der Kurs bietet Dir die Möglichkeit, Deine Kenntnisse in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu erweitern. Egal, ob Du bereits Erfahrung in Python hast oder einfach nur Deine Fähigkeiten verbessern möchtest, dieser Kurs wird Dir die Werkzeuge an die Hand geben, um erfolgreich zu sein.
Tags
#Datenvisualisierung #Python #Machine-Learning #Big-Data #Data-Science #Deep-Learning #Neuronale-Netze #NLP #Natural-Language-Processing #TensorflowTermine
Kurs Details
Der Kurs richtet sich an Python-Programmierer, die ihre Kenntnisse vertiefen und erweitern möchten. Wenn Du bereits über grundlegende Kenntnisse in Python verfügst und Interesse an Data Science, Machine Learning und Big Data Technologien hast, ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich. Ob Du in der Industrie arbeitest, ein Projekt umsetzen möchtest oder einfach Deine Fähigkeiten ausbauen willst, hier findest Du die passenden Inhalte und Unterstützung.
In diesem Kurs geht es um fortgeschrittene Programmierung in Python mit einem starken Fokus auf Data Science. Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das statistische Analysen, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Big Data-Technologien kombiniert, um aus Daten wertvolle Informationen zu extrahieren. Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science, da sie eine Vielzahl von Bibliotheken und Frameworks bietet, die die Arbeit mit Daten erleichtern. Im Kurs lernst Du, wie Du mit Python komplexe Datenanalysen durchführst, Modelle für maschinelles Lernen erstellst und große Datenmengen effizient verarbeitest.
- Was sind die Hauptunterschiede zwischen Supervised und Unsupervised Learning?
- Wie kann man ein Modell im Machine Learning bewerten und optimieren?
- Was sind neuronale Netze und wofür werden sie verwendet?
- Nenne zwei Bibliotheken für Data Science in Python und deren Hauptfunktionen.
- Erkläre, wie Hadoop und Spark zur Verarbeitung von Big Data eingesetzt werden.
- Was sind die Anwendungsgebiete von Natural Language Processing?
- Wie erstellt man ein Dashboard zur Datenvisualisierung?
- Was ist der Zweck von TensorFlow und Keras?
- Welche Rolle spielt Datenaufbereitung in der Data Science?
- Nenne zwei Techniken der Bildverarbeitung mit OpenCV.
