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What you'll learn
Statistik: Lerne deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests zur effektiven Datenanalyse und Interpretation
Datenstrukturen in Python: Verstehe und nutze Python-Listen, Sets und Dictionaries für effiziente Data-Science-Projekte
Datenmanipulation mit Pandas: Bearbeite und bereinige Datensätze, nutze Gruppierungen und Pivot-Tabellen für tiefere Einblicke
NumPy: Arbeite mit NumPy-Arrays und führe mathematische Berechnungen zur Optimierung der Performance durch
Datenvisualisierung mit Matplotlib: Erstelle prägnante Diagramme und Visualisierungen, um Datenmuster zu erkennen und zu präsentieren
Seaborn: Nutze Seaborn für fortgeschrittene Visualisierungen wie Boxplots, Violinplots und Heatmaps zur Datenanalyse
Machine Learning Grundlagen: Lerne die Grundprinzipien von Machine Learning und setze sie auf verschiedene Datensätze an
Überwachtes Lernen mit Scikit-Learn: Baue und evaluiere Modelle wie lineare Regression und Random Forest mit Scikit-Learn
Unüberwachtes Lernen: Entdecke unstrukturierte Datenmuster mit K-Means Clustering und hierarchischem Clustering
Deep Learning: Baue neuronale Netze mit TensorFlow und Keras und lerne fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken kennen
Requirements
Du brauchst keine Vorkenntnisse! Alles was du wissen musst, lernst du im Kurs!
Description
Bist du ein Einsteiger in Data Science, ein angehender Data Scientist oder ein erfahrener Programmierer, der seine Kenntnisse auf das nächste Level bringen möchte?Dann führt kein Weg an diesem Python Data Science Campus vorbei! Dieser Kurs bietet dir alles, was du benötigst, um von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken in Data Science und Machine Learning durchzustarten - und das alles mit Python als Hauptwerkzeug!Hast du dich schon einmal gefragt, wie es wäre .Mit Python als Schlüssel zu einer der gefragtesten Kompetenzen in der Tech-Welt zu arbeiten?Alle wichtigen Data-Science-Tools wie Pandas, NumPy und Matplotlib zu meistern, um Daten zu analysieren und zu visualisieren?Dein Wissen auf Machine Learning und Deep Learning auszudehnen und mit Algorithmen wie Künstlichen Neuronalen Netzen und Random Forests zu arbeiten?Projekte Schritt für Schritt zu entwickeln und dabei die gesamte Data-Science-Pipeline zu durchlaufen - von der Datenvorbereitung bis zur Modellbewertung?Mit praxisnahen Beispielen und Projekten zu lernen, die dir helfen, dein Wissen sofort anzuwenden und umzusetzen?Zeit, Geld und Nerven zu sparen, indem du auf eine strukturierte Lernreise gehst, die dich effizient und direkt zum Ziel führt?All das ist durch den Python Data Science Campus möglich!Mit klar strukturierten Lektionen und einem tiefen Einblick in die Welt der Data Science und Machine Learning wirst du Schritt für Schritt die nötigen Fähigkeiten erwerben, um deine eigenen Datenanalysen und Modelle zu entwickeln - ideal für Anfänger bis hin zu fortgeschrittenen Lernenden.Abschnitt 1: EinführungIn diesem Abschnitt wirst du mit den Grundlagen des Kurses vertraut gemacht und erhältst einen klaren Überblick darüber, was dich erwartet. Du wirst verstehen, wie der Kurs aufgebaut ist und welche Lernziele du erreichen wirst. Der perfekte Startpunkt, um dich auf die Reise in die Welt der Data Science zu begeben!Abschnitt 2: Statistische Grundlagen für Data ScienceHier tauchst du in die Welt der Statistik ein, die das Fundament für jede Data-Science-Analyse bildet. Du lernst wichtige Konzepte wie deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Korrelation und Kausalität sowie Hypothesentests kennen. Diese Grundlagen helfen dir, Daten zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.Abschnitt 3: Datenstrukturen in PythonIn diesem Abschnitt wirst du die wichtigsten Datenstrukturen in Python kennenlernen, die du für Data Science benötigst. Du wirst verstehen, wie Listen, Sets und Dictionaries funktionieren und wie du diese effizient in deinen Projekten einsetzen kannst. Außerdem tauchst du in Python-typische Datenstrukturen und deren Anwendung ein.Abschnitt 4: Datenmanipulation mit PandasPandas ist das unverzichtbare Tool, um mit Daten zu arbeiten. In diesem Abschnitt lernst du, wie du mit Pandas DataFrames erstellst, Daten einliest und speicherst, sie bereinigst und analysierst. Du wirst auch lernen, wie du Daten sortierst, filterst, gruppierst und mit fortgeschrittenen Funktionen wie Pivot-Tabellen arbeitest.Abschnitt 5: Numerische Berechnungen mit NumPyNumPy ist das perfekte Werkzeug für numerische Berechnungen und effizientes Arbeiten mit großen Datenmengen. Du lernst, wie du NumPy Arrays erstellst, manipuliert und mathematische Operationen durchführst. Außerdem erfährst du, wie du mit NumPy die Leistung deines Codes maximierst.Abschnitt 6: Datenvisualisierung mit MatplotlibDaten müssen nicht nur analysiert, sondern auch visualisiert werden, um sie verständlich und aussagekräftig zu präsentieren. In diesem Abschnitt wirst du lernen, wie du mit Matplotlib beeindruckende und informative Diagramme und Grafiken erstellst - von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexeren Visualisierungen.Abschnitt 7: Datenvisualisierung mit SeabornSeaborn baut auf Matplotlib auf und bietet eine benutzerfreundlichere Möglichkeit, Daten zu visualisieren. Du wirst lernen, wie du mit Seaborn ansprechende Visualisierungen wie Boxplots, Violinplots und Heatmaps erstellst. Seaborn erleichtert dir das Arbeiten mit komplexen Datensätzen und hilft, Muster in deinen Daten schneller zu erkennen.Abschnitt 8: Einführung in Machine LearningMachine Learning ist das Herzstück moderner Data Science. In diesem Abschnitt wirst du die Grundlagen von Machine Learning kennenlernen, verschiedene Lernarten verstehen und einen Überblick über gängige Algorithmen und deren Anwendung erhalten. Du lernst, wie du den Machine-Learning-Workflow beginnst und warum die Auswahl der richtigen Features so wichtig ist.Abschnitt 9: Überwachtes Lernen mit Scikit-LearnHier wirst du tiefer in die Welt des überwachten Lernens eintauchen und lernen, wie du mit Scikit-Learn Algorithmen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests anwendest. Du erfährst, wie du Modelle erstellst, sie evaluierst und optimierst, um präzise Vorhersagen und Klassifikationen zu treffen.Abschnitt 10: Unüberwachtes Lernen mit Scikit-LearnUnüberwachtes Lernen hilft dir, Muster in unbeschrifteten Daten zu erkennen. In diesem Abschnitt wirst du lernen, wie du mit Clustering-Techniken wie K-Means und Hierarchical Clustering arbeitest und wie du Anomalien und interessante Zusammenhänge in deinen Daten entdeckst. Ein faszinierender Abschnitt für das Finden von verborgenen Mustern!Abschnitt 11: Deep Learning mit TensorFlow und KerasDeep Learning hat die Welt der künstlichen Intelligenz revolutioniert. In diesem Abschnitt wirst du neuronale Netze mit TensorFlow und Keras aufbauen. Du lernst alles von der Grundstruktur bis hin zu komplexen Deep-Learning-Modellen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs), die in der Bild- und Videoverarbeitung verwendet werden.Abschnitt 12: PraxisprojektIm letzten Abschnitt des Kurses wirst du dein gesamtes Wissen in einem realen Data-Science-Projekt anwenden. Du wirst ein vollständiges Data-Science-Projekt durchführen, das alle Schritte von der Datenbereinigung bis hin zum Training und der Evaluierung von Modellen umfasst. Dies ist der perfekte Abschluss, um deine Fähigkeiten zu testen und dein Wissen praktisch umzusetzen.Du bekommst sofortigen Zugriff auf:9,5 Stunden Python Data Science Campus40 Kursmaterialien zum DownloadPraktische Beispiele zum sofortigen umsetzenSupport von Mika dem Python & Data Science ExperteLebenslanger Zugriff auf den KursUdemy ZufriedenheitsgarantieUdemy hat eine 30 Tage 100% Geld zurück Garantie. Wenn Du also doch nicht zufrieden mit dem Kauf bist, bekommst du das gesamte Geld sofort zurück!Ich freue mich schon, dich in der ersten Lektion des Python Data Science Campus begrüßen zu dürfen!Dein Mika, Marius & Michael
Neueinsteiger in Data Science und Python: Personen ohne oder mit wenig Programmiererfahrung, die die Grundlagen von Python und Data Science erlernen möchten,Berufseinsteiger im Bereich Data Science: Personen, die eine Karriere in Data Science anstreben und eine fundierte Ausbildung in Python, Statistik und Machine Learning wünschen,Hobby-Programmierer und Technikbegeisterte: Personen, die ihre Kenntnisse in Python und Data Science erweitern möchten, um eigene Projekte umzusetzen,Berufserfahrene Entwickler, die Data Science lernen möchten: Entwickler, die ihre Python-Kenntnisse auf Data Science und Machine Learning ausweiten wollen, um neue berufliche Möglichkeiten zu erschließen,Datenanalysten und Business-Intelligence-Spezialisten: Personen mit Erfahrung in Datenanalyse, die ihr Wissen auf Python und Machine Learning erweitern möchten, um tiefere Einblicke aus Daten zu gewinnen,Karrierewechsler in Data Science: Personen aus anderen Berufsfeldern, die eine Karriere in Data Science anstreben und sich die nötigen Python- und Data-Science-Kenntnisse aneignen wollen,Freelancer und Unternehmer im Bereich Data Science: Selbstständige oder Unternehmer, die Python und Data Science nutzen möchten, um datengetrieben bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen
