Python für Data Science and Machine Learning, Zertifikat

Das sind die Voraussetzungen für Python für Data Science and Machine Learning

Mit Ihrer Weiterbildung Python für Data Science and Machine Learning arbeiten Sie beispielsweise als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder Python Entwickler.

Für die Teilnahme am Kurs „Python für Data Science and Machine Learning“ der sgd sollten Sie mindestens über Grundkenntnisse im Umgang mit Ihrem Betriebssystem und einem Editor verfügen.

Empfohlen werden Erfahrungen mit objektorientierter Programmierung, beispielsweise mit Java.

Von Vorteil sind Grundkenntnisse der englischen Sprache, da viele Programmbibliotheken in Englisch vorliegen.

Ein spezifisches mathematisches Vorwissen ist nicht erforderlich, jedoch sollte ein generelles Interesse an Mathematik bestehen.

Für die Teilnahme benötigen Sie zudem einen aktuellen Multimedia-PC mit mindestens 8 GB Arbeitsspeicher. Das Betriebssystem sollte Windows 10/11 oder Linux sein, alternativ ist auch ein Apple-Rechner mit macOS geeignet. Außerdem ist ein schneller Internetzugang ist notwendig.

Um das Lernerlebnis zu optimieren, empfiehlt die sgd die Nutzung der sgd-App in Kombination mit einem PC, Laptop oder Tablet.

Das sind die Kursinhalte

Der Kurs bietet einen umfassenden Einstieg in Python für Data Science und Machine Learning, von grundlegenden Programmierkenntnissen bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen in Data Science und KI. Folgende Themen werden behandelt:

• Installation von Anaconda und erste Schritte mit Python: Python und Anaconda, Die ersten Programme, Aus- und Eingabe, Datentypen und Variablen, Arithmetische Operatoren
• Data Science (Online-Lernprogramm): Was ist Data Science?, Zentrale Ziele von Data Science, Datendemokratisierung, Data Governance, Datenqualität, Self-Service Analytics
• Künstliche Intelligenz (Online-Lernprogramm): Machine Learning, Buzzword-Check, Starke und schwache KI, Potentiale von KI, Mythos und Wahrheit: Was kann KI wirklich?
• Fortgeschrittene Programmierung mit Python: Kontrollstrukturen, Funktionen, Aufzählungstypen, Formatierte Ausgabe
• Objektorientierung mit Python: Konzepte der objektorientierten Programmierung, Klassen und Objekte erstellen, Magische Methoden, Vererbung, Datenkapselung
• Listen und Datenstrukturen in Python: Sequenzielle Datentypen, Mengen, Dictionarys
• Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Modularisierung: Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung, Modularisierung
• Numerisches Python mit NumPy: Was ist NumPy?, Arrays, Fortgeschrittene Techniken beim Zugriff, Dateiverarbeitung
• Datenvisualisierung mit matplotlib: Was ist Matplotlib?, Diagramme erstellen, Diagramme gestalten, Mehrfachplots, Weitere Darstellungsformen
• Datenverarbeitung mit pandas: Was ist pandas?, Die Klasse "Series", Die Klasse "DataFrame", Dateien lesen und schreiben, Daten mit pandas visualisieren
• Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnungen mit Python: Grundlagen der Statistik, Deskriptive Statistik, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Big Data und Data Science: Grundlagen, Daten vor- und aufbereiten, Zeitreihenanalysen, Praxisbeispiele
• Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Suchalgorithmen, Das Problem des Handlungsreisenden
• Machine Learning mit Python: Grundlagen, Wichtige Python-Bibliotheken für das Machine Learning, Eine Postleitzahlenerkennung

Absolventen des Kurses werden umfassend auf die Anwendung von Python in den Bereichen Data Science und Machine Learning vorbereitet, um in einem stetig wachsenden Markt erfolgreich zu sein.

Ablauf des Lehrgangs und Prüfung

Sie können sich jederzeit für den Lehrgang „Python für Data Science and Machine Learning“ bei der sgd anmelden, entweder per Post oder bequem online über die Webseite der Studiengemeinschaft Darmstadt.

Nach der Anmeldung erhalten Sie ein Startpaket mit den benötigten Lernmaterialien sowie Zugang zum sgd-OnlineCampus, wo Sie auf eine Vielzahl von Ressourcen zugreifen können.

Sie haben die Möglichkeit, den Kurs und die Lernmaterialien vier Wochen lang unverbindlich zu testen, um sich einen ersten Eindruck zu verschaffen und zu entscheiden, ob der Kurs Ihren Bedürfnissen entspricht.

Der Lehrgang bietet Ihnen die Möglichkeit flexiblen Lernens, unabhängig von Ihrem Standort und Ihrer Zeit. Sie können Ihre Lernzeiten individuell gestalten und von überall aus auf die Lehrinhalte zugreifen.

Für den Kurs wird eine Gesamtdauer von 12 Monaten empfohlen, bei einem wöchentlichen Aufwand von ca. 7 bis 9 Stunden. Die flexible Lehrgangslaufzeit kann jedoch auf bis zu 18 Monate erweitert werden, um individuellen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Sie erhalten Ihre Lerninhalte in verschiedenen Formaten, darunter gedruckte Studienhefte und Online-Materialien auf dem sgd-OnlineCampus sowie ergänzende multimediale Inhalte.

Im Verlauf des Lehrgangs bearbeiten Sie Einsendeaufgaben zu den einzelnen Lerninhalten. Diese können Sie entweder postalisch oder digital einreichen.

Nach erfolgreicher Bearbeitung aller Einsendeaufgaben erhalten Sie das sgd-Abschlusszeugnis.