3 bis 6 Tage
Duration
95%
Recommendation Rate
Over 8.235 participants from leading companies learn with workshops.de
Data Science Intensiv-Schulung
Einsteiger · 3 bis 6 Tage · In-House
60% Hands-on Practice
Exercises with real projects from everyday development
Certified Trainers
Google Developer Experts & Community Experts
Bonus: Lifetime Access
Materials stay up to date — even after the workshop
Was ist Data Science? Angeblich der Sexyieste Job des 21. Jahrhunderts. Auch wenn das Statement etwas zugespitzt ist, gilt ' Nie gab es so viele Daten wie heute.
Ziel der Datenwissenschaft ist es, Wissen aus Daten zu generieren.
Die Ziele von Data Science
- Gewinnung von Wissen aus Datensätzen (explorativ)
- Fähigkeit zum Beschaffen und Aufbereiten von Daten
- Generierung von Businessvalue aus Daten
- Testen von Hypothesen (konfirmativ) mit Hilfe von Daten.
Wir bringen euch die Konzepte von Data Science mithilfe der Programmiersprachen Python näher
Python
Python ist eine Programmiersprache, die in letzter Zeit immer öfter auch von Statistikern, Marktforschern und Data Scientists eingesetzt wird. Ein Grund dafür sind die sogenannten Module, die es dem Nutzer erlauben, auf einfache Weise Daten zu bearbeiten, zu analysieren oder zu modellieren. In Umfragen zu den am häufigsten eingesetzten Programmiersprachen für komplexe Datenanalysen landet Python mittlerweile auf dem ersten Platz und löst damit R, SAS und SPSS ab. Python ist allerdings nicht nur für Data Scientisten geeingnet sondern ist mittlerweile auch eine ‚Lingua Franca‘ in der IT Welt. Python ist einfach zu lesen und ist für viele Cross-Functionale Teams die gemeinsame Sprache.
Python ist eine einfach zu lernende, aber mächtige Programmiersprache mit effizienten abstrakten Datenstrukturen und einem einfachen, aber effektiven Ansatz zur objektorientierten Programmierung. Durch die elegante Syntax und die dynamische Typisierung ist Python als interpretierte Sprache sowohl für Skripte als auch für schnelle Anwendungsentwicklung (Rapid Application Development) hervorragend geeignet.
Agenda
Definition Data Science
- Ziele
- Methoden
- Abgrenzung zu anderen Disziplinen
Einrichten und Erweitern von Python
- Unterschied Python 2.x und 3.x
- Anconda / Conda environments
- Installing Packages
- Jupyter Notebooks
Grundlagen der Sprache und Basisfunktionen
- Datentypen
- Comprehension
- Bedinungen
- Kontrollfluss
- Definition von Funktionen
- Dataframes und Manipulation von Daten mit dem Modul pandas
- Data-In – von Datenbank zu pandas
- Slicing und Filterung von dataframes
- Sortierung
- Umgang und Erkennung fehlender Werte
- Umgang und Erkennung Duplikate
- Zusammenführen mehrerer Datensätze
- Einbinden externer Datenquellen
Erweiterte Funktionen
- Datenbanken
- APIs
- Basic Webscraping
- Daten Visualisieren
- Grundlagen von matplotlib
- Grafiken mit einer Variablen
- Grafiken mit mehreren Variablen mithilfe von Farben und Formen
- Deskriptive Statistik mit pandas
- Einfache eindimensionale Statistiken
- Bedingte statistiken
- Statistische Verteilungen
- Mehrdimensionale Statistiken
- Prädiktive Modellierung und Machine Learning mit dem Modul scikit-learn
- Einführung
- Varianten von Machine Learning Problemen
- Varianten von Machine Learning Algorithmen
- Holdout Strategien
- Feature Engineering
- Feature Importance
- Ensembles
- KPIs und Metriken
Use-case: Eigener oder bereitgestellter Datensatz
What you should know
Prerequisites
This course has no special prerequisites.
Target Audience
This Data Science course is aimed at Einsteiger.
What's Included
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Tailored training to your needs
On-site or remote for multiple employees
German and English available
Robin Böhm
CEO of workshops.de
What our participants say
Oleg Varaksin
Senior Software Engineer / Consultant
Kompetenter Trainer, viele nützliche Links und spannender Inhalt.
Attended Angular & Agentic AI Engineering Intensiv-Schulung
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Participant
Besonders wertvoll: Die ehrliche Einschätzung, was KI kann und was (noch) nicht.
Attended KI für Einsteiger Crashkurs Grundlagen-Schulung
Anonymized on request
Participant
Die Mischung aus Überblick und praktischer Anwendung war perfekt. Jetzt weiß unser Team, wo wir ansetzen müssen.
Attended KI für Einsteiger Crashkurs Grundlagen-Schulung
Anonymized on request
Participant
Endlich verstehe ich, was hinter dem ganzen KI-Hype steckt und wie wir das konkret nutzen können!
Attended KI für Einsteiger Crashkurs Grundlagen-Schulung
Florian Pauly
Junior Software Developer
guter Workshop, um die Grundlagen zu verstehen und einen Einstieg zu finden.
Attended Angular: Modul 1 - Komponenten, Reaktivität & Schnittstellen Intensiv-Schulung
Thomas Stolz
IT Application Manager Development
Sehr gute Schulung vom Super(Web)Dave
Attended Angular: Modul 1 - Komponenten, Reaktivität & Schnittstellen Intensiv-Schulung
Questions and answers
Our public Data Science remote courses take place from 9:00 AM to 1:00 PM, on-site Data Science trainings from 9:00 AM to 4:30 PM.
For in-house seminars, individual adjustments are possible.
Yes. At the end of each of our Data Science seminars, participants receive a signed certificate of attendance.
The certificate includes a verification URL and can be shared on your LinkedIn profile. Learn more about managing certificates on LinkedIn.
Yes, we offer our Data Science seminars in German and English.
Public dates are held in German, unless explicitly stated otherwise.
In-house seminars can be conducted in the desired language.
All materials and exercises are fully available in English.
Yes. We offer our Data Science seminars both remotely and on-site. Thanks to our virtual classroom, you can conveniently participate in our workshops from anywhere. Our online presentations are regularly updated, and you have permanent access after the training. Exercises can be accessed and unlocked through an online interface, and we have added additional tasks to prepare you for remote workshops.
We also offer in-house seminars and public trainings on-site. In our schedule overview, you can see the respective venue of the trainings. For in-house trainings, we are happy to discuss the venue details individually with you.
For public Data Science seminars, we use the online meeting tool Zoom alongside our classroom.
A test link is also included in the preparation to let you try out the technology. The remote workshop is designed so that everyone works from different locations with their own computer.
For in-house seminars, we can conduct the meeting via Zoom or Microsoft Teams.
Other meeting software may be used by arrangement.
In-house Data Science trainings: Individual consulting with code mentoring
For our in-house seminars, we additionally offer code mentoring.
What is code mentoring?
- Ask-Me-Anything sessions: Clarify questions and uncertainties from the course directly with an expert.
- Code review: Submit your own code snippets and have them analyzed and evaluated by experts.
- Advanced topics: Ask in-depth questions about the course topic to expand your knowledge.
Public Data Science trainings: Exchange on our community Discord
For participants of public trainings, we recommend joining our community Discord server.
Your benefits on Discord:
- Diverse channels for questions and discussions – beyond the course topic.
- An engaged community that supports you in learning.
Our trainers are experienced experts from the industry:
- Experienced software developers
- Book and article authors
- Active members of the web community
- Organizers of meetups and conferences
Yes. You can enter your routing ID directly in our order form. Our invoices are sent as ZUGFeRD PDFs right after booking.
If you have provided a routing ID, our team will be notified and we will handle the upload to the portal. If we need additional information, we will contact you after booking.
Still have questions?
Just send us an email. If you prefer a more personal contact, Britta is also happy to receive a call from you!
