- Następny termin:
- Ständig im Angebot mit laufendem Einstieg
- Łączny czas trwania:
- 180 Stunden in 20 Tage
- Praktyka:
- Nein
- Język wykładowy:
- Deutsch
- Rodzaj szkolenia:
- Weiterbildung
- Forma oferty:
- Virtuelles Klassenzimmer
- Angebote für Unternehmen Jetzt Anfragen
- Czas przeprowadzania zajęć:
- Tagesveranstaltung
- Min. ilość uczestników:
- keine Angaben
- Maks. ilość uczestników:
- 12
- Cena:
- keine Angaben
- Finansowanie:
- EU/Bund/Land
- Bildungsgutschein
- Qualifizierungschancengesetz
- Rodzaj dyplomu:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Egzamin końcowy:
- Nein
- Rodzaj świadectwa ukończenia:
- keine Angaben
- Certyfikaty oferty:
- SGB III-Maßnahmezulassung
- Oferty tylko dla kobiet:
- Nein
- Organizatorzy oferujący opieką dla dzieci:
- Nein
- Jakość informacji:
- Suchportal Standard Plus
- Grupy docelowe:
- keine Angaben
- Wymagania specjalistyczne:
- Individuelle Eignung
- Wymagania techniczne:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Systematyka agencji zatrudnienia:
- C 1435-10-10 Softwareentwicklung, Programmierung - allgemein
Treści
Big Data Analytics steht für die Untersuchung von großen Mengen an Daten unterschiedlicher Arten (Big Data), um darin versteckte Muster, unbekannte Korrelationen und andere nützliche Informationen zu entdecken, um Unternehmen zu besseren geschäftlichen Entscheidungen zu verhelfen. In diesem Kurs bieten wir einen Überblick über die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI), einschließlich Tools wie ChatGPT (GPT). Wir möchten den Teilnehmenden eine interaktive und praxisnahe Lernerfahrung ermöglichen und ihre Fähigkeiten in diesem Bereich fördern.
Inhalt
Iphyton
Help and Documentation
Keyboard Shortcuts
Magic Commands
Input and Output History
Iphyton History
Iphyton and Shellcommands
Profiling and timing Codes
Introduction to NumPy
Basic NumPy Arrays
Computation NumPy Arrays
Aggregation
Comparisons, Masks and Boolean Logic
Fancy Indexing
Sorting Arrays
Structured Data
Data Manipulation with Pandas
Pandas Objects
Data Indexing and Selection
Operation on Data in Pandas
Handling missing Data
Hierarchical Indexing
Combining Datasets (Concat, Append, Merge, Join)
Aggregation and Grouping
Pivot Tables
Vectorized String Operations
Working with Time Series
High Performance Pandas
Visualisation with Matplotlib
General Tips
Simple Line Plots
Simple Scatter Plots
Visualizing Errors
Density and Contour Plots
Histograms
Multiple Subplots
Text and Annoncation
Customizing Ticks
Three Demensional Plotting
Geographic Data with Basecamp
Visualisation with Seaborn
Machine Learning
Introducing Scikit Learn
Hyperparameters
In Depth Machine Learning
Wszystkie informacje bez gwarancji. Za poprawność informacji odpowiadają wyłącznie organizatorzy.
Po raz pierwszy opublikowano dnia 22.10.2024, Ostatnia aktualizacja 21.10.2024