Python Kurs für Programmieranfänger

Schulung in Python für Anfänger der Programmierung

(*) zzgl. MwSt (**) inkl. MwSt

Termin (3 Tage)	Ort	Belegung	Preise
Mi 26.06 - Fr 28.06.24	Live-Online Zoom Meeting		1.550,00 € () 1.844,50 € (*)	BUCHEN
Di 08.10 - Do 10.10.24	Live-Online Zoom Meeting		1.550,00 € () 1.844,50 € (*)	BUCHEN

Inhouse-/Firmenschulung:

Kundenbewertungen & Erfahrungen zu Enable AI. Mehr Infos anzeigen.

Kurs auf einen Blick

Über die Schulung

Dauer: 3 Tage
Gruppengröße: 3-10
Level: Anfänger in Python ohne jegliche Programmiererfahrung
Anteil Coding: 60%
Sprache: Python
Bibliotheken: os, numpy, sys, pandas
Skript: .pdf (Theorie, Aufgaben & Lösungen)

Ihr Trainer für den Kurs

Dr. Rolf Köhler

Python Kursinhalte auf einen Blick

Python mit der IDE PyChar
Wichtige Datenstrukturen
Umgang mit Text / Strings
Python als Schnittstelle zum Betriebssystem
Eine eigene Funktion schreiben / Control Flows
Ausnahmebehandlung mit Exceptions
Ein- und Ausgabe von Daten
Grundlage von NumPy
Debugging, Testen

Beschreibung der Python Grundlagen Schulung

Der dreitägige Python Kurs erklärt umfassend die Grundlagen, um Python als Skriptsprache kennen zu lernen. Der Schwerpunkt wird hierbei auf die neuesten Entwicklungen in Python3 gelegt. Der Kurs ist für Programmieranfänger konzipiert, welche noch keine andere Programmiersprache kennen.

Python Code überzeugt durch seine Übersichtlichkeit und leichte Wartbarkeit. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung mit der Entwicklungsumgebung PyCharm, d.h. das Erklärte wird in vielen Übungen von den Teilnehmern vertieft. Somit ermöglicht der Python Anfängerkurs, dass Sie Programmieren lernen in Python.

Am Ende dieses dreitägigen Python Seminars können Sie einfache Programme in Python erstellen, verstehen die Datenstrukturen und haben Grundlagen für eine der populärsten Programmiersprachen (nach dem TIOBE Index).

Was lernen Sie im Python Kurs?

Die Python Schulung gliedert sich in drei Bereiche:

Python Grundlagen und Grundbegriffe, um Python in der Entwicklungsumgebung (IDE) PyCharm effizient benutzen zu können. Zudem werden die wichtigsten Daten-Strukturen behandelt. Des weiteren werden Grundlagen im Umgang mit Text erläutert. Überdies wird eine Einführung gegeben, um Python als Schnittstelle zum Betriebssystem benutzen zu können.
Die wichtigsten Kontrollstrukturen (If-Else, While, For-Schleife) werden erklärt. Erste eigene Funktionen mit einer eigener Dokumentation werden geschrieben. Fehler- und Ausnahmebehandlung mit exceptions wird erläutert. Überdies die Ein- und Ausgabe von Daten und die Grundlagen von numpy zur Berechnung bei arrays.
Der letzte Bereich im Python Crash Course gibt einen Ausblick auf das debugging, um Fehler im Code zu erkennen.

Nach dieser Schulung in Python für Einsteiger haben Sie einen umfassenden Einblick in die Grundlagen von Python, um Python als Skriptsprache zu verwenden und kennen die notwendigen Grundlagen.

Die Einstiegshürde für die Benutzung von Python ist genommen, so dass Sie eigenständig Ihr Wissen nach dem Kurs erweitern können.

Ein wichtiger Bestandteil dieses Python Seminars ist das eigenständige Arbeiten und Lösen von Übungsaufgaben, so dass Sie mit direkter Hilfe des Trainers das Besprochene direkt in der Praxis umsetzen und anwenden können, um Python programmieren zu lernen.

Die Python Schulung gliedert sich in drei Bereiche:

Python Grundlagen und Grundbegriffe, um Python in der Entwicklungsumgebung (IDE) PyCharm effizient benutzen zu können. Zudem werden die wichtigsten Daten-Strukturen behandelt. Des weiteren werden Grundlagen im Umgang mit Text erläutert. Überdies wird eine Einführung gegeben, um Python als Schnittstelle zum Betriebssystem benutzen zu können.
Die wichtigsten Kontrollstrukturen (If-Else, While, For-Schleife) werden erklärt. Erste eigene Funktionen mit einer eigener Dokumentation werden geschrieben. Fehler- und Ausnahmebehandlung mit exceptions wird erläutert. Überdies die Ein- und Ausgabe von Daten und die Grundlagen von numpy zur Berechnung bei arrays.
Der letzte Bereich im Python Crash Course gibt einen Ausblick auf das debugging, um Fehler im Code zu erkennen.

Nach dieser Schulung in Python für Einsteiger haben Sie einen umfassenden Einblick in die Grundlagen von Python, um Python als Skriptsprache zu verwenden und kennen die notwendigen Grundlagen.

Die Einstiegshürde für die Benutzung von Python ist genommen, so dass Sie eigenständig Ihr Wissen nach dem Kurs erweitern können.

Rezensionen auf Google

5,0 ★★★★★ (30 Rezensionen)

Ich habe an einem einwöchigen Kurs über Deep Learning teilgenommen. Die Kursmaterialien sind sehr gut und vollständig ausgearbeitet. Außerdem haben das Skript und auch der Kurs insgesamt eine sehr gute Struktur. Der Tutor ist sehr engagiert …

Super Seminar ! (...) Die Inhalte waren sehr gut gegliedert und wurden absolut verständlich vermittelt. Insgesamt hat die Kombination aus theoretischen Inhalten und praktischen Übungen ein ganzheitliches Verständnis ermöglicht ...

Sehr gutes Verhältnis aus Information und Zeit, sehr gute persönliche Ansprache, sehr angenehmer Vortrag ohne viel Bla-Bla. Insgesamt absolut zufrieden.

Sehr hilfreicher Kurs um die praktischen basics von Künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzwerken zu lernen. Theorie und Praxis in schneller Abwechslung um die gelernten Konzepte umzusetzen und zu üben ...

Ein toller Kurs, durchgeführt mit geballter Expertise und einer Engelsgeduld bei der Beantwortung von Fragen und Behebung von Problemen. Ich habe in diesen drei Tagen enorm viel gelernt, ...

Voriger

Alle Google Bewertungen

Kursinhalte

Organisatorisches

FAQ

Tag 1

Tag 2

Tag 3

09:00 – 09:15

Begrüßung und Organisatorisches

Vorstellungsrunde
Erwartungen der Teilnehmer

09:15 – 10:45

Grundlagen von Python

Neue Pakete installieren
PyCharm als Entwicklungsumgebung/IDE
Funktionen und Methoden
Wichtige Aspekte von Python im Vergleich zu anderen Programmiersprachen

10:45 – 11:00

Kaffeepause

11:00 – 12:30

Grundlegende Datenstrukturen

Überblick über die basic data types (string, integer, float, NaN)
Erläuterung der wichtigsten Datenstrukturen: list, tuple, dictionary
Slicing, um Daten zu extrahieren
Konvertierungen zwischen Datentypen

12:30 – 13:30

Mittagspause

13:30 - 15:00

Umgang mit Text / Strings

Übersicht über häufige Methoden für die Verarbeitung von Text, (z.B. count, index, find)
String Ausgabe und Formatierung mit f-string
print Funktion
Kommentar, docstrings, rawstrings
Escape-Sequenzen

15:00 – 15:15

Kaffeepause

15:15 – 17:00

Control Flows (Kontrollstrukturen)

Eine eigene Funktion schreiben
Default Parameter in einer Funktion setzen:
- position arguments und keyword arguments
For Schleifen
continue, break, if und else in Schleifen
pass-Anweisung
Globale und lokale Parameter
While-Schleife
List comprehension mit if-else

09:00 – 09:15

Rückblick und offene Fragen von Tag 1

09:15 – 10:45

Ein- und Ausgabe (I/O von Daten)

Was ist eine Datei?
Lesen und Schreiben von Dateien mit „with open“
pathlib und shutil Modul

10:45 – 11:00

Kaffeepause

11:00 – 12:30

Grundlagen von numpy zur Berechnung mit Matrizen und Arrays

Ein numpy array und dessen Attribute
Arrays erstellen und mit Daten befüllen (bzw. mit Zufallszahlen)
Mathematische Operationen mit Numpy
Funktionen der Statistik umsetzen

12:30 – 13:30

Mittagspause

13:30 - 15:00

Exceptions / Fehlerbehandlung

Syntax Fehler vs. Exception
Traceback
Fehlerbehandlung mit „try, except, else“
Fehlerwerfen mit „raise“

15:00 – 15:15

Kaffeepause

15:15 – 17:00

Debugging

Einführung in die Debugging Funktionalitäten von Pycharm
- Exception Breakpoints, Step, Step Into, Resume, …
evaluate expressions beim Debugging

09:00 – 09:15

Rückblick und offene Fragen von Tag 2

09:15 – 10:45

Weiterführende Themen

enumerate
zip
ternärer Operator (kurzes if-else)

10:45 – 11:00

Kaffeepause

11:00 – 12:30

Fortgeschrittene Themen

Lambda Funktionen
verschiedene Verwendungen des Stern operators *

12:30 – 13:30

Mittagspause

13:30 – 15:00

Abschließendes Projekt

zusätzliche Übung zur Festigung / Wiederholung des bisher Gelernten

15:00 – 15:15

Kaffeepause

15:15 – 17:00

Zeitpuffer

Aufteilung dieses Zeitpuffers auf alle Kapitel
Alle Teilnehmer haben genügend Zeit zum Ausprobieren und Coden
Offene Fragen können ausgiebig behandelt werden
Teilnehmer werden optimal nach ihrem Wissensstand unterstützt

Zielgruppe des Python Kurs

Dieser Kurs richtet sich an Programmieranfänger ohne Grundkenntnisse einer anderen Programmiersprache, die in Python Anfänger sind und Python programmieren lernen möchten. Ihre Zielsetzung ist, die Grundlagen zu verstehen, um leicht wartbare Programme umsetzen zu können. Nach der Python Schulung verstehen Sie das Konzept von Python. Sie können nun in einer der besten Programmiersprache erste einfache Skripte erzeugen.

Voraussetzungen für die Python Schulung

Diese Python Weiterbildung für Anfänger setzt keine Kenntnisse in Python voraus. Notwendig ist jedoch grundlegende Vorerfahrung in einer Programmiersprache (Was ist eine Variable, Werte zu einer Variablen zuweisen, Funktionsweise einer Funktion bzw. einer for-Schleife).
Verwendete Folien sind auf Englisch, da Python und deren Dokumentation im Internet überwiegend auf Englisch sind. Englischkenntnisse im Lesen von Texten sind daher sehr empfehlenswert. Die Schulung selbst ist auf Deutsch.

Didaktischer Aufbau des Python Grundkurs

In dieser Schulung sollen Sie programmieren lernen mit Python. Daher arbeiten die Teilnehmer selbstständig mit Python in PyCharm, um zu üben und das Besprochene zu vertiefen. Der Trainer unterstützt und beantwortet auftretende Fragen direkt.

Technik im Python Seminar

Für den Python Grundlagen Kurs wird folgende Technik benötigt:

Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mit der vorab installierten Software mitzubringen. Eine genaue Installationsanleitung für die Software wird Ihnen vor dem Seminar per E-mail zugesandt. Auf Anfrage stellen wir auch Schulungslaptops zur Verfügung.
Es wird die Python Distribution Anaconda verwendet.
Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können.
Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
Im Seminar wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).

Gibt es ein Buch, welches den Python Kurs ergänzt?

Für das Seminar sind folgende Bücher als Ergänzung hilfreich:

Eric Matthes: Python Crash Course: A Hands-On, Project-Based Introduction to Programming

Fabrizio Romano: Learn Python Programming.

Grundsätzlich wird alles Wissen und Codebeispiele im Kurs so erklärt, dass es nicht nötig ist vor dem Kurs ein Buch zu lesen. Sie sollten lediglich darauf achten, dass Sie die Voraussetzungen (siehe Reiter Organisatorisches –> Voraussetzungen) erfüllen.

In welchen Städten wird das Python Seminar angeboten?

Wir bieten den Kurs in folgender Stadt an: Stuttgart, München, Frankfurt, Hamburg, Berlin. Falls Sie die Schulung gerne in einer anderen Stadt oder direkt bei Ihnen im Unternehmen besuchen möchten, kontaktieren Sie uns gerne.

Ich möchte gerne viel coden und hands-on Lernen. Ist das der richtige Kurs?

Definitiv. Sie werden sich im Kurs wohlfühlen. Die erste von vier Lektionen am ersten Tag schafft die Grundlagen und sie können den Editor gleich selbst ausprobieren. Ab der zweiten Lektion ist mindestens die Hälfte der Zeit zum selbstständigen Üben, so dass Sie das Besprochene direkt coden können und selbst erkennen, wo noch Fragen bestehen, die Sie mit dem Dozenten direkt besprechen können.

Welche Lernmethoden werden in der Python Schulung verwendet?

Im Seminar enthält jeder Block (meist über etwa 90 Minuten) eine oder mehrere Theorie- und Praxiseinheiten. Die Theorieeinheit dient dazu, Ihnen das nötige Wissen zu vermitteln, um die Übungsaufgaben zu verstehen und selbstständig lösen zu können. Wir verzichten auf langatmige, wissenschaftliche Theorieeinheiten und konzentrieren uns auf den theoretischen Stoff der zu einem besseren Verständnis beiträgt. Der Fokus liegt auf der Praxis, d.h. dem Codeschreiben und Lösen von kleinen Verständnisaufgaben zum Lernstoff. Fragen von Teilnehmern sind jederzeit möglich. Während der Praxiseinheit werden die Fragen individuell vom Dozenten beantwortet. Fragen von allgemeinem Interesse werden allen Teilnehmern erklärt. Es gibt auch Online Python Learning Tools ohne Trainer. Dieser Kurs ist mit Trainer, der ihre Fragen während des Kurses oder bei den Übungsaufgaben im Kurs beantworten kann. Die Folien, welche die Theorie und weitere Erklärungen vom Code enthalten, erhalten Sie als pdf und in gedruckter Version. Codebeispiele und die Musterlösung der Übungsaufgaben liegen digital vor.

Wie sehen die Übungen für die Teilnehmer aus?

Die Übungen bestehen hauptsächlich aus Coding Aufgaben, d.h. Sie schreiben entweder kurze Codebeispiele oder Sie werden gefragt, Codelücken in einem bestehenden Code zu ergänzen. Letzteres schult auch das Codeverstehen. Die Aufgaben sind so gewählt, dass die wichtigen Aufgaben von allen Teilnehmern in der verfügbaren Zeit gelöst werden können. Wir haben Coding Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades vorbereitet, so dass schnellere Teilnehmer oder Teilnehmer mit Vorwissen zusätzlich an weiteren Aufgaben üben können. Desweiteren gibt es für manche Kapitel kurze Kontrollfragen zum Theorieteil.

Bildungsschecks

Wir akzeptieren den Bildungsscheck NRW und die Bildungsprämie.

Mehr Informationen

Stimmen bisheriger Teilnehmer

Play

Tycho Stange
Manager
KMPG

Play

Dr. Tina Miedtank
Postdoc
Rotterdam School of Management

Play

Sarah Wagner
Promotion in Astrophysik
Universität Würzburg

Play

Matteo Vandelli
Universität Hamburg

Play

Jakob

Play

Martin Schlederer
Universität Hamburg

Voriger

Mir hat die Schulung sehr gut gefallen, es war interessant zu sehen welche Möglichkeiten es mit Python so alles gibt und wie man es am Besten umsetzt. Ich hoffe Du kannst weiterhin viele Teilnehmer für dieses zukunftsträchtige Thema gewinnen. Alles Gute für Deine nächsten Schulungen.

Stefan KönigData Science in Python

Das Seminar ist gut strukturiert und ermöglicht auch Teilnehmern mit geringeren Vorkenntnissen einen guten Einstieg in die Materie. Übungsaufgaben zu den verschiedenen Einheiten ermöglichen es, das Erlernte zu festigen. Dabei bieten unterschiedliche Schwierigkeitsgrade der Übungen für alle Teilnehmer einen Mehrwert. (...) Jan erklärt gut verständlich, motiviert und sorgt für eine gute Stimmung in der Gruppe. Er hat für jeden Teilnehmer individuelle Tipps parat und macht Lust auf "mehr Python". (...)

Lea HartmannData Science in Python

Mir hat die Schulung sehr gut gefallen,Herr Köhler hat es geschafft die Inhalte der Veranstaltung verständlich zu vermitteln. Die praktischen Aufgaben sind sehr gut vorbereitet und unterstützen beim Verstehen des umfangreichen theoretischen Inhalts. es war interessant zu sehen welche Möglichkeiten es mit Python so alles gibt und wie man es am Besten umsetzt. Ich hoffe Du kannst weiterhin viele Teilnehmer für dieses zukunftsträchtige Thema gewinnen. Alles Gute für Deine nächsten Schulungen.

Bennet BrunkeMaschinelles Lernen ((Un-)Supervised)

Sehr gutes Seminar, Jan geht auf alle Fragestellungen ein und sucht weitergehende Antworten auch teilweise im Nachgang. Das Seminar ist sehr strukturiert, verständlich und nachvollziehbar. Der Einstieg in das Thema Python und Data Mining ist sehr gut gelungen.

Simon GoettlerData Science in Python

Weiterbildungen sind bis zu einem gewissen Grad ja immer Glückssache - die Agenda gibt allenfalls einen groben Überblick darüber, was einen erwartet. Das Seminar bei Jan Köhler war ausgezeichnet, eine hervorragende Mischung aus Theorie/Erklären und der praktischen Übung am Computer. Ich würde das Seminar bei der Bitkom Akademie nicht zuletzt auch wegen des Seminarleisters uneingeschränkt weiterempfehlen.

Andreas StreimData Science in Python

Es wurde auf alle Teilnehmer eingegangen. Alle Inhalte wurden gut vermittelt. Auch für Fragen, die nicht direkt zum Seminar gehörten war Zeit. Es hat Spaß gemacht und ich habe viel gelernt. Sobald es ein anschließendes Seminar gibt, bin ich dabei ...

Gerhard HeinzerlingData Science in Python

Das Seminar bot eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis. Durch die Übungsblöcke konnte man den Inhalt direkt ausprobieren und ein Gefühl für die Materie bekommen. Bei Fragen und Schwierigkeiten fand immer eine zeitnahe und ausführliche Unterstützung statt. Zudem ging der Seminarleiter kurzfristig auf die Anregungen und Wünsche der Teilnehmer ein. Insgesamt machte der Seminarleiter einen sehr kompetenten Eindruck und ich würde dieses Seminar ohne Einschränkungen weiter empfehlen.

Dr. André SteimersData Science in Python

Herr Köhler nimmt sich ausreichend Zeit für Fragen und Erläuterungen und kann diese aufgrund überzeugender Fachkompetenz sehr gut verständlich erklären. Die Inhalte der Veranstaltung waren gut gegliedert. Insgesamt mit einem guten Verhältnis aus Theorie und Praxis. Die organisatorischen Rahmenbedingungen waren sehr gut. Insgesamt würde ich Herr Köhler und die Veranstaltung mit 5/5 Sternen bewerten.

Bennet BrunkeData Science in Python

Eindrücke sind subjektiv und hängen von u. a. Vorkenntnissen sowie Erwartungen ab. Mir fiel es leicht, den Themen zu folgen, da sie m. M. n. didaktisch gut aufgebaut waren und klar präsentiert wurden. Die Kompetenz des Kursleiters war jederzeit spürbar. Auf Fragen (auch weiterführende) kamen hilfreiche Antworten. In diesem Kurs habe ich sowohl eine neue Sprache kennengelernt, als auch neue Methoden, die von dieser unterstützt werden.

Ali CavliData Science in Python

Das Seminar mit Jan Köhler hat mir sehr viel Spaß gemacht. Hr. Köhler vermittelt Inhalte klar und verständlich und geht immer auf die Fragen der Teilnehmer ein. Mir hat besonders der Mix aus Theorie und Praxis (in Form von Übungsaufgaben) gefallen. In den drei Seminartagen konnte ich sehr viel von ihm lernen. Die Lage und Ausstattung der Seminarräume waren ebenfalls sehr gut. Das Seminar bei Hr. Köhler würde ich wieder besuchen und kann es zu 100% empfehlen.

Tobias SchröderData Science in Python

Jan Köhler takes the time to respond to all questions and remarks from the participants and explains everything well understandable. The course offers a very good individual support during exercises due to the small learning groups.

Julia MildnerData Science in R

Das war ein super Workshop, bei dem man viel mitnehmen konnte. Sowohl von der Stoffvermittlung als auch von den Übungen war es super. Klar ist in der Kürze der Zeit recht kompakt, aber das Wissen was vermittelt wird, kann im Selbststudium weiter vertieft werden. Der Workshop bietet dazu die perfekte Grundlage. Es steht auch außer Frage, dass die Kompetenz und Know-How zur Vermittlung des Stoffes vorhanden sind.

Helmut E.Data Science in Python

Voriger

Warum bei Enable AI buchen

Leistungen im Kurs

Ihr Trainer für den Kurs

Dr. Rolf Köhler

Nach dem Studium der Mathematik und der BWL promovierte er im Cyber Valley am Max-Planck Institut in Tübingen. Sein Forschungsschwerpunkt war im Bereich Machine Learning und Bildverarbeitung.

Seit 2015 arbeitet er in der Industrie im Bereich Deep Learning und implementiert bzw. adaptiert verschiedene state-of-the-art Algorithmen für aktuelle industrielle Anwendungsfälle, darunter Autonomes Fahren und visuelle Fehlerinspektion. Aus Erweiterungen und eigenen Ideen sind mehrere Patentanmeldungen entstanden.

Seit 7 Jahren verwendet er die Programmiersprache Python für die Bildanalyse, objektorientiertem Programmieren und Deep Learning (dort vor allem die Bibliotheken Keras und TensorFlow). Er schult sein Fachwissen aus der Praxis seit über 3 Jahren.

Haben Sie noch Fragen

Jan Köhler - Gründer von Enable AI

Fragen zum Inhalt des Seminars?
Sind Sie sich unsicher, ob der Kurs Sie weder über- noch unterfordert?
Fragen, ob Sie das Wissen aus dem Kurs für Ihre tägliche Arbeit anwenden können?
weitere generelle Fragen zur Schulung?
einen Terminwunsch?

Rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns eine Email

0711-96 88 15 53
info@enable-ai.de

Gerne können Sie auch direkt einen Termin mit uns vereinbaren oder eine Nachricht schreiben.

Inhouseschulung / Firmenschulung

Sie suchen einen Python Intensivkurs oder Python Grundlagenkurs für Beginner als Firmen-Weiterbildung, inhouse Schulung oder vor Ort bei Ihnen? Der Inhalt der Schulung kann individuell angepasst werden. In Abstimmung mit dem Dozenten können Sie Schwerpunkte der Firmen-Schulung setzen, Inhalte aus der offenen Schulung streichen und weitere Inhalte hinzufügen.

Vereinbaren Sie einen Termin für ein kostenloses Beratungsgespräch.

Die Firmen-Trainings des Python Einführungs Kurses können Live-Online oder bei Ihnen vor Ort gehalten werden. Zudem können Sie auch in München, Stuttgart, Berlin, Hannover, Köln, Hamburg, Düsseldorf, Frankfurt, Dortmund, Münster, Essen, Bonn, Dresden, Leipzig, Bremen, Duisburg, Bochum, Wuppertal, Bielefeld, Mannheim, Freiburg, Brauschweig, Kiel oder Karlsruhe stattfinden.

Thematisch ähnliche
Schulungen

Auswahl ähnlicher Kurse wie der Python Grundlagen Kurs

DSPy – Data Science Kurs Python

Python - 3 Tage

Kompakter Einstieg in die Programmiersprache Python für Datenanalyse und Data Science. Erläuterung der Grundlagen von Python, dem pandas DataFrame, Plotten und Einführung in das Maschinelle Lernen. Erste Machine Learning Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn.

MLPy – Machine Learning Kurs

Python - 2 Tage

Aufbauend auf Python Grundkenntnissen, werden supervised und unsupervised Machine Learning Algorithmen in scikit-learn und die wichtigsten Schritte beim Trainieren der Algorithmen behandelt. Folgende Algorithmen werden erläutert: Lineare & Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Ensembles, Neuronales Netz (MLP), K-Nearest Neighbor, K-means, DBSCAN Clustering.

RBasic – Programmieren mit R für Anfänger

R - 2 Tage

Dieses Seminar vermittelt einen Einstieg in die Programmiersprache R mit RStudio und erklärt die Grundlagen von tidyverse. Für Teilnehmer ohne Programmiervorerfahrung. Behandelte Themen sind: Einführung in dplyr, Datenanpassung mit dplyr, eigene Funktion schreiben, Grafiken erstellen mit ggplot2 und die Datenanalyse.