Kurs für Python und Maschinelles Lernen

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Dieser Kurs besteht aus drei Schwerpunkten: Erstens eine Einführung in Python. Dann werden die Module Numpy, Matplotlib, Scipy and Pandas behandelt. Den dritten Schwerpunkt bildet eine Einführung in das Maschinelle Lernen - Machine Learning.

Zielgruppe:
Diese Schulung richtet sich an alle, die eine Einfürung in "Maschinelles Lernen" (Machine Learning) und Python suchen. Programmiererfahrung in anderen Programmiersprachen sind erwünscht für diesen Kurs. Python-Kenntnisse oder Vorkenntnisse in Machine Learning sind nicht notwendig.

Im Kurs werden folgende Themen behandelt:

Maschinelles Lernen steht für "künstliche" Generierung von Wissen aus Erfahrung. Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus Beispieldaten. Lernen bedeutet auch in diesem Kontext "erkennen" von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den zum Lernen verwendeten Daten. Dadurch können solche Systeme nach der Lernphase auch unbekannte Daten klassifizieren oder prognostizieren. Sehr viele Experten halten Python für die wichtigste Programmiersprache für maschinelles Lernen.

In diesem Kurs lernen Sie deshalb zum einen die Sprache Python selbst kennen. Außerdem behandelt der Kurs intensiv die
  • Einführung in die Programmiersprache Python
    • Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
    • Einführung in Ipython und Ipython-Notebook
    • Datentypen, Klassen, Variablen, Objekte
    • Listen, Tupel
    • Iteratoren und iterierbar
    • Dictionaries
    • Sets und Frozensets
    • Copy und Deepcopy
    • Schleifen: while- und for-Schleife
    • Funktionen: Definition und Aufruf
    • Interaktive Eingabe mittels input (raw_input)
    • Formatierte Ausgabe
    • Dateien lesen und schreiben
    • Objektorientierte Programmierung
  • Datenanlyse, Visualisierung und Präsentation
    • Numpy
    • Matplotlib
    • Pandas
  • Machine Learning
    • Machine Learning: Terminologie
    • Einführung in Scikit
    • k-nearest Neighbor Classifier
    • Einführung in Neuronale Netzwerke in Python
    • Neural Networks mit Scikit
    • Naive-Bayes-Klassifikator, Grundlagen und einfache Implementierungen in Python
    • Naive-Bayes-Klassifikator mit Scikit
    • Einführung in die Text-Klassifikation mit Naive-Bayes-Klassifikator
    • Python-Implementierung der Textklassifikation


Dozent: Dipl.-Informatiker Bernd Klein (Autor der Bücher "Einführung in Python 3" und "numerisches Python"), langjähriger Lehrbeauftragter der Universiät Freiburg oder der Informatiker Philip Klein, Master of Science

Kurs-Termine:
  • Von Montag, dem 27. Januar, 2025 bis Freitag, den 31. Januar, 2025 (5 Tage)
  • Von Montag, dem 10. März, 2025 bis Freitag, den 14. März, 2025 (5 Tage)
  • Von Montag, dem 7. April, 2025 bis Freitag, den 11. April, 2025 (5 Tage)
  • Von Montag, dem 2. Juni, 2025 bis Freitag, den 6. Juni, 2025 (5 Tage)
  • Von Montag, dem 28. Juli, 2025 bis Freitag, den 1. August, 2025 (5 Tage)
  • Von Montag, dem 8. September, 2025 bis Freitag, den 12. September, 2025 (5 Tage)
  • Von Montag, dem 20. Oktober, 2025 bis Freitag, den 24. Oktober, 2025 (5 Tage)
  • Von Montag, dem 1. Dezember, 2025 bis Freitag, den 5. Dezember, 2025 (5 Tage)

Zeitdauer:
5 Tage



Preise pro Tag für diesen Kurs:

ONLINE    409,- € ohne MwSt.
direkt von zu Hause oder aus Ihrem Büro
Hemmenhofen am Bodensee    423,- € ohne MwSt.
in unmittelbarer Nähe von Konstanz und Zürich
Nürnberg, München, Augsburg 449,- € ohne MwSt.
Stuttgart, Karlsruhe, Freiburg, Ulm, Saarbrücken    439,- € ohne MwSt.
Hamburg, Berlin, Hannover 449,- € ohne MwSt.
Frankfurt, Köln, Kassel 449,- € ohne MwSt.
Unser bestes Angebot:    562,- € ohne MwSt.
Preis pro Kurstag inklusive Übernachtung mit Vollpension im 4-Sterne Hotel Hoeri direkt am Bodensee mit Spa, Sauna, Fitness-Bereich, Swimming-Pool und eigenem Strand am See


Achtung:

Außerdem im Preis des Kurses enthalten:
Ausführliches Kursmaterial

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