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Einführung in das Data Mining mit Python

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Python ist eine der weitverbreitesten Programmiersprachen, welche im Data Science Bereich Fuß fasst. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die grundlegenden Theorien hinter dem Data Mining sowie das Arbeiten mit großen Datenmengen mittels Numpy und Pandas. Zusätzlich werden verschiedene Möglichkeiten zur ersten Auswertung der vorbereiteten und bereinigten Daten betrachtet.

Termin Ort Preis*
27.01.2025- 28.01.2025 online 1.832,60 €
27.01.2025- 28.01.2025 Frankfurt am Main 1.832,60 €
19.06.2025- 20.06.2025 online 1.832,60 €
18.09.2025- 19.09.2025 online 1.832,60 €
18.09.2025- 19.09.2025 Düsseldorf 1.832,60 €
11.12.2025- 12.12.2025 online 1.832,60 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung in das Data-Mining

  • Grundlagen
  • Methoden
  • CRISP-DM

Python Grundlagen

  • Werte, Typen Variablen
  • Operatoren
  • If-, Else-, For-Anweisungen
  • Funktionen
  • Datenstrukturen

Einführung in Numpy

  • Numpy Arrays
  • Arithmetische Operationen mit Numpy
  • Slicing

Einführung in Pandas

  • Pandas Series
  • Panda DataFrames
  • Indexojekte
  • Filtern und Sortieren
  • Arithmetik

Daten einlesen

  • csv-Dateien
  • SQL-Datenbanken
  • JSON-Dateien
  • APIs

Daten bereinigen

  • Null-Value handling
  • Maskieren

Auswertung von Daten

  • Deskriptive Statistiken
  • Korrelationen & Kovarianzen
  • Häufigkeiten

Datenvisualisierung

  • Diagramme erstellen mit matplotlib
  • Diagramme bearbeiten
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
Seminar Python Programmierung oder vergleichbare Kenntnisse.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Bei der Schulung Einführung in das Data Mining mit Python” handelt es sich um eine Hand-On Veranstaltung. Den Teilnehmern wird die Chance und Zeit gegeben, erlernte Methoden und Konzepte anhand anschaulicher Use Cases direkt anzuwenden und das neue Wissen zu festigen.
Seminarkennung:
5123
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