Python Programmierung für Data Science and Machine Learning
Staatliche Zulassungsnummer: 742 58 22
Datenbestände analysieren, Muster erkennen und Regeln generieren
Die Programmiersprache Python ist einfach zu erlernen und es gibt umfangreiche Bibliotheken mit vorgefertigten Programmmodulen, die sich integrieren lassen. Python wird vorzugsweise verwendet für die Analyse großer Datenbestände, wie sie in vielen Betrieben anfallen, z.B. Sensordaten von Maschinen, Logistikdaten oder medizinische Daten. Mit Algorithmen lassen sich in diesen Daten Muster erkennen, die wiederum als Regeln auf weitere Datenbestände angewendet werden können, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu prognostizieren. In diesem Bereich gibt es eine wachsende Nachfrage für qualifizierte Entwickler.
Fernstudium: "Python Programmierung für Data Science and Machine Learning" im Überblick
Lehrgangsbeginn
Jederzeit
Lehrgangsdauer
12 Monate bei etwa 8 Stunden pro Woche
Kostenfreie Verlängerung
6 Monate
Schneller zum Abschluss
Sie können den Lehrgang auch schneller absolvieren. Ihr Studienberater passt den Studienplan individuell an. Die Gesamtstudiengebühr bleibt dabei unverändert.
Teilnahmevoraussetzungen
Fundierte EDV-Kenntnisse und ein sicherer Umgang mit dem Betriebssystem Microsoft Windows oder Apple macOS oder Linux. Englischgrundkenntnisse und logisches Denkvermögen.
Studienmaterial
12 Studienhefte, 2 WBT. Die benötigte Entwicklungsumgebung steht zum kostenlosen Download bereit.
Erforderliche Arbeitsmittel
Aktueller Computer mit Microsoft Windows, Apple macOS oder Linux sowie Internetzugang
Studienabschluss
Nach erfolgreicher Lösung aller Einsendeaufgaben erhalten Sie das Abschlusszeugnis "Python Programmierung für Data Science und Machine Learning".
Sie bekommen in diesem Lehrgang eine praktische Einführung in die Programmierung mit Python – schon mit wenigen einfachen Befehlen erstellen Sie lauffähige Programme. Später befassen Sie sich mit fortgeschrittenen Techniken der objektorientierten Programmierung und binden vorgefertigte Bibliotheken zur Datenauswertung ein.
Data Science
In der Datenwissenschaft geht es um die Extraktion von Wissen aus großen Datenbeständen. Aus maschinell erkannten Mustern können Regeln abgeleitet werden, die als Grundlage für zukünftige Entscheidungen dienen können.
Machine Learning
Die im Data Science entwickelten Regeln können von Algorithmen genutzt werden, um automatisierte Ereignisse auszulösen, z.B. eine Systemwarnung oder Handlungsvorschläge für Menschen ausgeben. Das wird auch als eine Form der KI - der "Künstlichen Intelligenz" - bezeichnet.
Ist dieser Lehrgang richtig für mich?
Dieser Fernlehrgang ist besonders geeignet, wenn Sie:
sich beruflich weiterentwickeln wollen im Bereich der Analyse betrieblicher Daten;
aus der SW-Entwicklung kommen und Kenntnisse zu Data Science und Machine Learning ergänzen wollen;
sich beruflich selbstständig machen wollen in einem noch jungen Fachgebiet, das großes Wachstumspotenzial bietet.
Themenüberblick
Installation der Entwicklungsumgebung Spyder mit Anaconda
Erste Schritte mit Python: Listen, Datenstrukturen, Datentypen, Dictionaries, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung, Modularisierung
Objektorientierung mit Python
Verwendung von Bibliotheken: NumPy, Matplotlib, pandas
Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Python
