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Training: Künstliche Intelligenz

AI200 Einführung in Python für Data Science und KI

 

Kursbeschreibung (description):

Der Workhop AI200 Einführung in Python für Data Science und KI dient als Ihr Sprungbrett in die Welt der Datenanalyse und KI bei qSkills.

Ihnen werden Grundlagen der Python-Programmierung vermittelt, wobei der Fokus auf syntaktischen Basiselementen und Konzepten liegt. Zusätzlich werden wichtige Standardbibliotheken für die Datenanalyse eingeführt, wie etwa NumPy, pandas und Matplotlib. Der Kurs ist ideal für IT-Fachkräfte und Entwickler, aber auch geeignet für Personen ohne größere Programmiererfahrung, die sich in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz weiterbilden möchten.
Zielgruppe (target group):
  • Entwickler
  • IT-Fachkräfte
  • Fachkräfte ohne Programmiererfahrung

Voraussetzungen (requirements):
keine
Ziele (objectives):

Grundlagen der Python-Programmierung erlernen, grundlegende Konstrukte und Elemente von Python verstehen, wichtige Standardbibliotheken für die Datenanalyse kennenlernen.


Preis und Dauer (price and duration):
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.

Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
Termine (dates):
Dieser Workshop findet an folgenden Terminen statt:


Ort KursformatBeginnEndePlätze
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Online-Training18.03.2024 | 09:0018.03.2024 | 13:30
 
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Online-Training29.04.2024 | 09:0029.04.2024 | 13:30
 
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Online-Training19.08.2024 | 09:0019.08.2024 | 13:30
 
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Online-Training04.11.2024 | 09:0004.11.2024 | 13:30
 
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Inhalte (agenda):
  • Kurze Einführung in die Basiselemente von Python (Variablen, Funktionen, Schleifen, etc.) anhand einfacher Beispiele.
  • Einführung in Pythons Module zur Erweiterung des Funktionsumfangs (Module installieren mit pip, Module wie: os, NumPy, Matplotlib anhand von Beispielen einführen)
  • Einführung in die Datenmanipulation und Visualisierung mit pandas und matplotlib anhand leicht verständlicher Datensätze
  • Abschließende Zusammenfassung und Ausblick auf weiterführende Kurse / Diskussion wie sich das Gelernte auf den eigenen Kontext anwenden lässt