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Data Science
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Consorsbank, Nürnberg
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Südwestrundfunk, Stuttgart
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Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH, Hamburg
FH Dortmund, Kamen
Eine Gruppe Workshop Teilnehmer:innen sitzt an einem Tisch und jubelt Workshop Teilnehmer:innen schauen auf Computer Screen und diskutieren Ergebnisse Teilnehmer:innen befinden sich in einem Programmier Worskshop

Über Data Science

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.

Ist dieser Kurs etwas für Dich?

Für Entscheider:innen:

  • Du planst gerade ein neues Data Science Projekt? Du bist Product Owner oder Product Manager? Stelle sicher, dass du die Richtige Erwartungshaltung an Data Science und Python hast.
  • Spare Kosten. Kennst Du die Studie der Standish Group? Fehler ganz am Anfang eines Projektes sind die teuersten. Wir helfen Dir, diese zu vermeiden indem wir dir von unseren Erfahrungen erzählen.
  • Bleibe am Ball mit Deiner Firma - die Entwicklungszyklen werden kürzer. Immer mehr vollwertige (Data Science) Applikationen entstehen mit Python.
  • Spare Zeit! Wir geben dir best praktices an die Hand.

Für Entwickler:innen:

  • Vergeude nicht Deine Lebenszeit damit, Dir Informationen über Wochen zusammenzusuchen, wenn es doch auch in wenigen Tagen geht.
  • Nicht jeder lernt am besten aus Büchern. Lernen darf interaktiv sein und auch Spaß machen. Außerdem kannst Du Dich mit anderen Teilnehmern vor Ort austauschen.
  • Steigere Deinen Wert als Data-Scientist:in. Die Entwicklung verschiebt sich immer mehr in Richtung Data Science. Sei nicht irgendwann überflüssig.
  • Im Kurs kannst Du die Fragen stellen, die Du nur schlecht googlen kannst, z.B. “Besserer Weg, um meine Data-Science Project zu strukturieren oder wie funktioniert der ‚group-by”- Befehl. Wir können sie Dir beantworten.

Wissen aus der Praxis.

Wir sind selbst Entwickler:innen und wissen, welche Probleme zuerst in der echten Welt auftreten werden. Deshalb arbeiten wir mit Beispielen, die aus der echten Welt stammen. Diese haben wir dann auf den Kern reduziert, um diese leicht vermitteln zu können.

Der Praxis-Anteil liegt dabei bei 60%.

Download 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

Typische Fragen, die wir beantworten

  • Wie stelle ich sicher, dass meine Ergebnisse reproduzierbar sind?
  • Was kann ich beachten, damit der Schritt vom Prototypen zur Produktion minimal sind?
  • Was sind die ersten Schritte, beim Umgang mit unbekannten Datensätzen?
  • Welche sinnvollen Statistiken sollte ich auf meinen Daten berechnen und wie sind sie zu interpretieren?
  • Wann sind die Daten geeignet formatiert um damit Machine Learning machen zu können?
  • Wann sollte welcher Visualisierungstyp benutzt werden?
  • Wie kann ich meinen Datensatz mit externen Informationen anreichern?
  • Was sind populäre Machine Learning Algorithmen, und wann setze ich sie ein?
  • Wie strukturiere ich mein Machine Learning Projekt?
  • Wie evaluiere ich, ob mein Machine Learning Modell gut funktioniert?
  • Was kann ich tun, wenn das Ergebnis eines Machine Learning Models nicht ausreicht?

Leistungen

Du erhältst Zugriff auf alle Unterlagen und Zusatzmaterialien aus unserem Workshop. Dies wird über unser virtuelles Klassenzimmer organisiert.

Mit deinem Teilnehmer:in-Account hast du da lebenslangen Zugriff - auch auf Updates! In unseren öffentlichen Schulungen sind ebenfalls Essen und Trinken für die komplette Veranstaltungszeit enthalten. An den meisten Standorten konnten wir es dazu auch einrichten, dass wir auch ein vegetarisches Menü anbieten können. Falls das für dich wichtig ist, kontaktier uns doch bitte vorher via E-Mail ob das am jeweiligen Standort möglich ist.

Voraussetzungen

Dieser Kurs hat keine besonderen Voraussetzungen.

Lernen von den Expert:innen.

Wir sind...

  • Google-Developer-Experts
  • Erfahrene Softwareentwickler:innen mit Fokus Webtechnologien
  • Buch- und Artikel-Autor:innen
  • Aktive Mitglieder der Web-Community
  • Organisatoren von Meetups und Konferenzen

Die Meinung unserer Teilnehmer:innen zählt.

Nach jeder Data Science Schulung bitten wir unsere Teilnehmer:innen um Feedback. Aus insgesamt 1882 auf Workshops.DE abgegeben Bewertungen erreichen wir aktuell eine durchschnittliche Bewertung von 4.7 Sternen.

Alle Bewertungen anzeigen
Illustration eines/einer Teilnehmer:in Angular & TypeScript
Anonym
Neuenstadt am Kocher,

Pawel hat mit seiner unendlichen Geduld Struktur in mein bisheriges Wissenschaos gebracht. Vielen Dank dafür.

Illustration eines/einer Teilnehmer:in Docker & Kubernetes
Anonym
Remote,

Zielgruppen- und zeitrahmenorientiert. Einfach gut gewesen.

Illustration eines/einer Teilnehmer:in Docker & Kubernetes
Anonym
Remote,

Zwischendurch mal ein wenig mehr gefordert werden wenns um die Tasks geht, nicht nur plumpes Abtippen / Kopieren der Befehle

Illustration eines/einer Teilnehmer:in Angular Advanced
Anonym
Paderborn,

Ein sehr lehrreicher und intensiver Workshop!

Unsere Data Science Schulung hat bisher keine Bewertungen. Das ist ein Auszug all unserer Bewertungen.

Classroom und tolle Lerntools

  • Austausch zwischen Teilnehmer:innen und Trainer:innen.
  • Vorbereitungsanleitung vor dem Workshop.
  • Slides, Aufgaben und Zusatzmaterial.
  • Alle Materialien auch nach der Schulung im Zugriff.
  • Didaktisch für Lernerfolg optimiert.
Illustration mit einem Laptop und einem Abspielsymbol
Kalender Illustration

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Wenn Vor-Ort Schulungen aufgrund von COVID-19 nicht möglich sind, können unsere Schulungen vollständig remote durchgeführt werden.

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Häufige Fragen und Antworten.

Unsere On-Site Schulungen beginnen im Normalfall um 9:00 Uhr und enden um 16:30 Uhr.

Unsere öffentlichen Remote Schulungen finden in der Regel über 6 halbe Tage am Vormittag von 9 bis 13 Uhr statt. Das ermöglicht laufende Projektarbeit nicht ganz liegen lassen zu müssen oder sich auch um die Betreuung der Kinder zu kümmern.

Andere Variationen sind natürlich auch sehr flexibel umzusetzen und können gerne gemeinsam erarbeitet werden.

Ja. Am Ende jeder unserer Schulungen erhält der Teilnehmer:in ein signiertes Teilnahme-Zertifikat.

Unsere Trainings können auf Deutsch oder Englisch gehalten werden. Die öffentlichen Termine werden auf Deutsch gehalten, außer es ist explizit anders vermerkt. Für In-House Trainings kann bei der Anfrage ein Hinweis auf die gewünschte Sprache angegeben werden. Die Unterlagen und Aufgaben sind komplett auf Englisch verfügbar.

Ja. Wir haben intensiv an einem Setup gebaut welches euch die Möglichkeit bietet an unseren Workshops auch Remote teilzuhaben. Wir haben mit unserem virtuellen Classroom eh schon eine sehr gute Infrastruktur welche diesen Modus sehr gut unterstützt. Unsere Slides sind immer online und werden auch nach euerer Teilnahme aktualisiert. Auch nach der Schulung habt ihr dauerhaft Zugriff auf diese. Weiterhin lassen sich die Aufgaben über ein Online-Interface aufzurufen und von uns freischalten. Wir haben hier einige Aufgaben ergänzt, welche euch für die Durchführung eines Remote-Workshops vorbereiten.

Für Öffentliche Schulungen wir nutzen hierbei neben unserem Classroom das Online-Meeting Tool “Zoom”. Innerhalb der Vorbereitung ist auch ein Test-Link aufgeführt welche euch diese Technologie testen lässt. Der Remote-Workshop ist darauf konzipiert, dass wir alle an verschiedenen Orten sitzen und jeder mit seinem eigenen Rechner mitarbeitet. Ihr könnt euch natürlich auch in einem Meeting-Raum bei euch Treffen und den Trainer:innen dazu schalten aber sowohl die Technologischen Lösungen klappen besser wenn jeder im Home-Office ist, als auch eure sozialen Kontakte sind geringer und ihr verringert das Risiko euch und andere anzustecken.

Auch Screenshare von allen Teilnehmer:innen oder die Freigabe eurer IDE ist in Verbindung mit Visual Studio Code Live Share sehr einfach möglich. Der/Die Trainer:in kann so auf Wunsch und mit eurer Freigabe den Zugriff auf euere aktuelle Entwicklungsumgebung bekommen und euch dort direkt Helfen, falls ihr einmal bei einer Aufgabe hängt.

Für Inhouse Schulungen können wir das Meeting über "Zoom" als auch "Microsoft Teams" durchführen. Andere Meeting Software können ggf. in Absprache genutzt werden.