Python-Praxis und -Libraries für ML-Projekte

Das Python-Data-Science-Ökosystem ist die größte und am schnellsten wachsende Data-Science-Plattform der Welt. Python stellt alle Werkzeuge zur Verfügung, die Sie für ein erfolgreiches Machine-Learning-Projekt benötigen. Zudem ist das Ökosystem Open Source und ermöglicht einfaches Deployment der Modelle in die Produktion.

Dieser Workshop gibt Ihnen einen Überblick über das Python-Ökosystem und führt Sie in die grundlegenden Python-Libraries ein, die Sie für ein erfolgreiches Machine-Learning-Projekt benötigen. Dabei werden das Lesen und Transformieren der Daten, deren Visualisierung und schließlich das Trainieren und Evaluieren von Machine-Learning-Modellen vorgestellt.

Die Teilnehmer sammeln während des Workshops praktische Erfahrungen, da Sie zu jedem Themenbereich Aufgaben in Jupyter Notebooks ausführen werden. Die Beispielaufgaben können auf dem eigenen Rechner ausgeführt werden oder innerhalb von Binder Notebooks. Binder Notebooks benötigen lediglich einen Internetbrowser und eine Internet-Verbindung.

Vorkenntnisse

* Die Teilnehmer sollten fundierte Kenntnisse einer aktuellen Programmiersprache aufweisen. Python-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht unbedingt erforderlich.
* Dieser Workshop ist explizit für Data-Science-Anfänger konzipiert, die noch nicht oder nur rudimentär mit numpy, pandas und sklearn gearbeitet haben.

 

Speaker

 

Florian Wetschoreck
Florian Wetschoreck

Tobias Krabel
Tobias Krabel

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