Python und Machine Learning
Classroom training | German | Claim
Duration of training: 5 days
Objectives
In dieser Schulung erhalten die Teilnehmer eine Einführung in Python, verschiedene Modulvorstellungen und eine Einführung in Machine Learning.
Target audience
Diese Schulung richtet sich an alle, die eine Einführung in Machine Learning und Python suchen.
Requirements
Kenntnisse in einer Programmiersprache
Agenda
Einführung in die Programmiersprache Python
- Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
- Einführung in Ipython und Ipython-Notebook
- Datentypen und Variablen
- Listen, Tupel
- Dictionaries
- Schleifen: while- und for-Schleife
- Funktionen: Definition und Aufruf
- Interaktive Eingabe mittels input (raw_input)
- Formatierte Ausgabe
- Dateien lesen und schreiben
- Objektorientierte Programmierung
- Klassen und Objekte
Datenanalyse, Visualisierung und Präsentation
- Numpy
- Matplotlib
- Pandas
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
Objectives
In dieser Schulung erhalten die Teilnehmer eine Einführung in Python, verschiedene Modulvorstellungen und eine Einführung in Machine Learning.
Target audience
Diese Schulung richtet sich an alle, die eine Einführung in Machine Learning und Python suchen.
Requirements
Kenntnisse in einer Programmiersprache
Agenda
Einführung in die Programmiersprache Python
- Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
- Einführung in Ipython und Ipython-Notebook
- Datentypen und Variablen
- Listen, Tupel
- Dictionaries
- Schleifen: while- und for-Schleife
- Funktionen: Definition und Aufruf
- Interaktive Eingabe mittels input (raw_input)
- Formatierte Ausgabe
- Dateien lesen und schreiben
- Objektorientierte Programmierung
- Klassen und Objekte
Datenanalyse, Visualisierung und Präsentation
- Numpy
- Matplotlib
- Pandas
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
