Ziele
In dieser 5-tägigen Schulung "Python und Machine Learning" lernen Sie die Grundlagen von Python und die Anwendung von Machine Learning. Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in Python und das maschinelle Lernen. Sie lernen die Syntax, Datentypen, Schleifen und Funktionen von Python kennen. Zudem erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen und lernen die Terminologie und verschiedene Algorithmen kennen. Sie werden auch die Anwendung von Python im maschinellen Lernen kennenlernen, einschließlich der Nutzung von Scikit-learn und der Umsetzung von Algorithmen wie dem k-nearest Neighbor Classifier und dem Naive-Bayes-Klassifikator. Der Kurs behandelt auch die Text-Klassifikation mit dem Naive-Bayes-Klassifikator. Nach Abschluss des Kurses können Sie Python effektiv im maschinellen Lernen einsetzen und Modelle für Klassifikation und Vorhersage erstellen.
Zielgruppe
- Entwickler
- Data Scientists
- Analysten
Voraussetzungen
- Kenntnisse in einer Programmiersprache
Agenda
Einführung in die Programmiersprache Python
- Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
- Einführung in Ipython und Ipython-Notebook
- Datentypen, Klassen, Variablen, Objekte
- Listen, Tupel
- Iteratoren und iterierbar
- Dictionaries
- Sets und
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Ziele
In dieser 5-tägigen Schulung "Python und Machine Learning" lernen Sie die Grundlagen von Python und die Anwendung von Machine Learning. Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in Python und das maschinelle Lernen. Sie lernen die Syntax, Datentypen, Schleifen und Funktionen von Python kennen. Zudem erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen und lernen die Terminologie und verschiedene Algorithmen kennen. Sie werden auch die Anwendung von Python im maschinellen Lernen kennenlernen, einschließlich der Nutzung von Scikit-learn und der Umsetzung von Algorithmen wie dem k-nearest Neighbor Classifier und dem Naive-Bayes-Klassifikator. Der Kurs behandelt auch die Text-Klassifikation mit dem Naive-Bayes-Klassifikator. Nach Abschluss des Kurses können Sie Python effektiv im maschinellen Lernen einsetzen und Modelle für Klassifikation und Vorhersage erstellen.
Zielgruppe
- Entwickler
- Data Scientists
- Analysten
Voraussetzungen
- Kenntnisse in einer Programmiersprache
Agenda
Einführung in die Programmiersprache Python
- Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
- Einführung in Ipython und Ipython-Notebook
- Datentypen, Klassen, Variablen, Objekte
- Listen, Tupel
- Iteratoren und iterierbar
- Dictionaries
- Sets und Frozensets
- Copy und Deepcopy
- Schleifen: while- und for-Schleife
- Funktionen: Definition und Aufruf
- Interaktive Eingabe mittels input (raw_input)
- Formatierte Ausgabe
- Dateien lesen und schreiben
- Objektorientierte Programmierung
Datenanalyse, Visualisierung und Präsentation
Machine Learning
- Machine Learning: Terminologie
- Einführung in Scikit
- k-nearest Neighbor Classifier
- Einführung in Neuronale Netzwerke in Python
- Neural Networks mit Scikit
- Naive-Bayes-Klassifikator, Grundlagen und einfache Implementierungen in Python
- Naive-Bayes-Klassifikator mit Scikit
- Einführung in die Text-Klassifikation mit Naive-Bayes-Klassifikator
- Python-Implementierung der Textklassifikation
▷ Python Schulung | Python Schulungen | Python Seminar (it-schulungen.com)
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