Lehrgang: Einführung in Data Science mit Python – 4 Wochen (Modul 1-2)

Bereiten Sie sich auf die faszinierende Welt der Datenanalyse vor! In diesem 4-wöchigen Lehrgang lernen Sie die essenziellen Techniken der Data Science und wie Sie Python gezielt einsetzen, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Kursinhalte im Überblick:

• Datenaufbereitung, Bereinigung und Analyse mit Python.
• Nutzung wichtiger Bibliotheken wie NumPy, pandas und matplotlib.
• Erstellung von Datenvisualisierungen und Diagrammen.
• Grundlagen des maschinellen Lernens und erste Algorithmen.
• Entwicklung eines Abschlussprojekts zur praktischen Anwendung der Kursinhalte.

Organisatorische Details:

• Dauer: 4 Wochen
• Umfang: 40 Unterrichtseinheiten (à 50 Minuten)
• Kosten: EUR 2.200,- (umsatzsteuerbefreit gemäß § 6 Abs. 1 Z11A UStG)

Für wen ist der Kurs geeignet?
Dieser Lehrgang richtet sich an Teilnehmer*innen, die bereits über Grundkenntnisse in Python verfügen und sich im Bereich Data Science weiterbilden möchten. Der Kurs ist ideal für Einsteiger*innen in die Datenanalyse, die ihre Python-Kenntnisse gezielt für praktische Anwendungen einsetzen möchten.

Warum diesen Kurs wählen?

• Erhalten Sie einen praxisnahen Einstieg in die Welt der Data Science.
• Lernen Sie, Daten effizient zu analysieren und aufzubereiten.
• Entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten mit Python – der gefragten Sprache im Bereich Data Science und maschinelles Lernen.
• Arbeiten Sie an realen Beispielen und erstellen Sie Ihr eigenes Abschlussprojekt.

Data Science ist die Schlüsselkompetenz der Zukunft. Mit diesem Kurs legen Sie den Grundstein für Ihre berufliche Weiterentwicklung in einer datengetriebenen Welt!

In diesem umfassenden Kurs wirst du zunächst deine Python-Kenntnisse auffrischen und erweitern, bevor du in die Welt der Datenanalyse und des maschinellen Lernens eintauchst. Modul 1 bietet eine gründliche Wiederholung der wichtigsten Python-Grundlagen und führt dich in die wesentlichen Bibliotheken für die Datenanalyse ein, wie NumPy und Pandas. Du lernst, Daten zu manipulieren, zu analysieren und mit Matplotlib ansprechend zu visualisieren.

In Modul 2 wirst du die Grundlagen des Machine Learnings erlernen und praktische Erfahrung mit der Implementierung einfacher Modelle in Python sammeln. Mit Scikit-Learn wirst du wichtige Algorithmen wie lineare Regression und Entscheidungsbäume verstehen und anwenden. Außerdem erhältst du Einblicke in die Modellbewertung und Optimierung durch Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning. Dieser Kurs ist ideal für Einsteiger, die ihre Python-Fähigkeiten festigen und sich eine solide Grundlage in Data Science und Machine Learning erarbeiten möchten.

Modul 1: Python für Machine Learning (Woche 1-2)

Lektion 1: Python Syntax und Grundstrukturen Einführung in Python

• Variablen, Datentypen und Operatoren
• Kontrollstrukturen: Bedingte Anweisungen (if, else, elif)
• Schleifen: for, while
• Funktionen und Modularität

Lektion 2: Arbeiten mit Datenstrukturen

• Listen, Tupel und Sets
• Dictionary: Schlüssel-Wert-Paare
• List Comprehensions
• Iterationen und grundlegende Algorithmen (z.B. Sortieren, Suchen)

Lektion 3: Einführung in Bibliotheken für Datenanalyse 

• Arrays und grundlegende Operationen
• Pandas: Series und DataFrames, grundlegende Datenmanipulation
• Matplotlib: Grundlegende Visualisierungen (Linien-, Balken-, und Streudiagramme)

Modul 2: Datenanalyse & Feature Engineering (Woche 3-4)

Lektion 4: Einführung in die Datenanalyse mit Pandas

• Überblick über Pandas-Datenstrukturen: Series und DataFrames
• Daten laden und speichern (CSV)
• Datenbereinigung und -vorbereitung
• Fehlende Werte identifizieren und behandeln

Lektion 5: Explorative Datenanalyse (EDA)

• Deskriptive Statistiken und Datenaggregation
• Verteilung der Daten untersuchen
• Gruppenoperationen und Pivot-Tabellen
• Anwendung von Pandas-Funktionen zur Analyse und Filterung

Lektion 6: Feature Engineering

Grundlagen des Feature Engineerings

• Was ist Feature Engineering und warum ist es wichtig?
• Techniken zur Erstellung neuer Features
• Feature-Scaling: Normalisierung und Standardisierung

Feature-Erstellung und -Transformation

• Kategorische Variablen in numerische Features umwandeln (One-Hot-Encoding, Label-Encoding)
• Erstellen von Interaktionen zwischen Features
• Umgang mit Zeitreihendaten und Extraktion von zeitbezogenen Features

Feature-Auswahl

• Techniken zur Auswahl relevanter Features (z.B. Korrelationsanalyse, Feature-Importance)
• Reduktion der Dimensionalität: Prinzipal Component Analysis (PCA)

Praktische Übung:

• Feature Engineering für einen bereitgestellten Datensatz: Erstellung und Auswahl von Features zur Verbesserung der Modellleistung

• PC & Windows - Kenntnisse
• Grundkenntnisse in Python
   

Dieser Lehrgang: Einführung in Data Science mit Python - 4 Wochen (Modul 1-2) dauert in Summe 4 Wochen im Ausmaß von 40UE (UE = Unterrichtseinheit à 50min.)

Kurszeitenvorschlag*

• Montag: 09:00 - 12:30 Uhr
• Mittwoch: 09:00 - 12:30 Uhr
• Freitag: 09:00 - 12:00 Uhr

*Die finalen Kurszeiten werden in der Gruppe gemeinsam mit dem Trainingspersonal abgestimmt, um individuelle Bedürfnisse zu berücksichtigen. Dabei achten wir darauf, die Kriterien der Förderstellen einzuhalten.

Selbstlernzeiten im Institut
Nutzen Sie unsere Selbstlernzeiten, um das Gelernte eigenständig zu vertiefen und anzuwenden. Während dieser Zeiten stehen Ihnen unsere PCs und Softwarelizenzen kostenlos zur Verfügung.

Wichtige Hinweise zu den Selbstlernzeiten:

• Notieren Sie offene Fragen, die beim nächsten Kurstermin gemeinsam geklärt werden können.
• Die Selbstlernzeiten bieten Ihnen die Möglichkeit, das frisch Erlernte zu festigen und sich gezielt auf die nächsten Kursinhalte vorzubereiten.

Warum Selbstlernzeiten nutzen?

• Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse durch praktische Anwendung.
• Wiederholen Sie Inhalte, um sicherzustellen, dass Sie diese beherrschen.
• Nutzen Sie die hochwertige Ausstattung mit PCs und Original-Software, um professionell zu arbeiten.

Die Erfahrung zeigt: Durch Übung und regelmäßige Wiederholung festigen sich neue Inhalte nachhaltig und tragen entscheidend zu Ihrem Lernerfolg bei.

Ihr Erfolg ist unser Ziel: Unsere Kursmerkmale im Überblick

Damit Ihr Kursbesuch ein voller Erfolg wird, haben wir unser Unterrichtsformat so gestaltet, dass es optimale Lernbedingungen bietet. Unser Fokus liegt auf Qualität, persönlicher Betreuung und modernster Ausstattung.

Unsere Kurse auf einen Blick

1. Kleine Gruppen – persönliche Betreuung

• Teilnehmer*innenzahl: 2–6 Personen
  Wir setzen bewusst auf kleine Gruppen, damit wir individuell auf Ihre Fragen eingehen können. Diese persönliche Betreuung garantiert eine deutlich höhere Kursqualität und einen nachhaltigen Lernerfolg.

2. Flexibles Lernen mit Selbstlernzeiten (optional)

• Während der Kursdauer bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in unserem Institut eigenständig zu üben und das Gelernte zu vertiefen.
• Nutzen Sie unsere modernen Räumlichkeiten, High-End-PCs und die jeweiligen Softwarelizenzen, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
• Unser Tipp: Üben Sie parallel zum Kurs, um ein tiefes Verständnis für die Software zu entwickeln. Regelmäßiges Wiederholen ist der Schlüssel zu einem erfolgreichen Lernerlebnis.

3. Effizientes Lernen durch Halbtageskurse

• Kursdauer pro Termin: 3–4 Unterrichtseinheiten (à 50 Minuten)
• Termine pro Woche: 2–3 Kurstermine
  Unsere Halbtageskurse sind so konzipiert, dass Sie sich optimal konzentrieren können. Studien zeigen, dass die Aufmerksamkeit nach 4 Unterrichtseinheiten stark abnimmt. Dieses Format hilft Ihnen, das Maximum an Wissen mitzunehmen.

4. Modernste technische Ausstattung

• High-End-PCs für stressfreies Arbeiten
• 27-Zoll-Bildschirme für optimale Sicht
• 86-Zoll-Touch-Displays in Gruppenkursräumen für das Trainingspersonal
• 3D-Drucker für praktische Anwendungen (je nach Kursinhalt)
• Immer die aktuellsten Programmversionen, damit Sie am Puls der Zeit lernen

Unsere Ausstattung schafft die idealen Rahmenbedingungen für Ihren Lernerfolg und vermittelt eine professionelle Arbeitsumgebung.

5. Zentraler Kursort – mitten in Wien

• Adresse: Atelier04, Amerlingstraße 19/26, 1060 Wien
• Verbindungen: U3, 14A, 13A – einfach erreichbar mit den öffentlichen Verkehrsmitteln

Unser Institut liegt direkt auf der Mariahilfer Straße, einer der bekanntesten Einkaufsstraßen Wiens. Nutzen Sie die zentrale Lage, um vor oder nach dem Kurs entspannt durch die Gegend zu schlendern.

Unser Ziel ist es, Ihnen ein umfassendes und nachhaltiges Lernerlebnis zu bieten – praxisorientiert, flexibel und in einer modernen, angenehmen Umgebung.