Das Wichtigste in Kürze

  • Onlinekurs mit 9 Stunden On-Demand-Videos
  • 46 Kursmaterialien zum Download
  • Freie Zeiteinteilung und hohe Flexibilität
  • Lebenslang Zugriff auf die Kursinhalte
  • Nach Absolvierung Zertifikat herunterladbar

Vorteile

  • Keine festen Start- und Endzeiten
  • Kurs beinhaltet Übungen und Beispiele
  • Kursmaterial als Ergänzung zu Videos
  • Zugriff über Handy und Tablet

Nachteile

  • keine Nachteile ersichtlich

Mit dem Onlinekurs erlernen die Teilnehmer den Umgang mit den Data Science und Machine Learning Libraries in Python und speziell mit Numpy, Pandas und Matplotlib. Zusätzlich beinhaltet der Kurs eine kurze Einführung in Scipy, Seaborn und Sklearn. Konzipiert wurde der Onlinekurs für Python-Entwickler mit Grundkenntnissen. Daher werden für die Teilnahme an diesem Kurs Grundlagenwissen im Bereich der Python-Programmierung sowie Erfahrung mit dem Terminal vorausgesetzt. Abgeschlossen wird der Kurs mit einem Zertifikat, daher eignet er sich auch sehr gut für die berufliche Weiterbildung.

Der Kurs dauert insgesamt 9 Stunden und ist in 6 Abschnitte unterteilt. Die Kursinhalte stehen nach dem Kauf als On-Demand-Videos zum Abruf bereit und der Kurs kann jederzeit gestartet werden. Zusätzlich zu den Videos stehen auch noch Kursmaterialien zum Download zur Verfügung, die zusätzlich zu den Video-Lektionen bearbeitet werden. Der Onlinekurs steht nach dem Kauf uneingeschränkt zur Verfügung und die Teilnehmer können selbst entscheiden, wann sie die Lektionen bearbeiten.

Zielgruppe

Der Onlinekurs »Data Science Tools mit Python: Numpy, Pandas und Matplotlib« wurde explizit für Teilnehmer konzipiert, die bereits mit Python arbeiten und Erfahrungen mit der Programmiersprache gesammelt haben. Zur Zielgruppe des Kurses gehören Python-Entwickler sowie alle, die zukünftig beruflich mit Python arbeiten möchten.

Ziele

Ziel des Kurses ist es, den Umgang mit den wichtigsten Data Science und Machine Learning Libraries in Python zu erlernen. Der Kurs behandelt hierbei vor allem Numpy, Matplotlib und Pandas. Aber auch eine Einführung in Scipy, Sklearn und Seaborn erfolgt.

Zertifizierung

Nach der Absolvierung des Kurses »Data Science Tools mit Python: Numpy, Pandas und Matplotlib« können sich die Teilnehmer ein Zertifikat herunterladen. Das Zertifikat steht auf der Webseite von Udemy zum Download bereit.

Inhalte

Der »Data Science Tools mit Python: Numpy, Pandas und Matplotlib«-Kurs ist in 6 Kapitel unterteilt und beinhaltet 59 Lektionen. Behandelt werden die folgenden Kapitel:

  • Kapitel 1: Einleitung und Installation der Software
  • Kapitel 2: Numpy
    • Einführung
    • Listen und Arrays
    • Numpy Grundlagen
    • Universal Functions
    • Aggregates
    • Broadcasting
    • Masks 
    • Random
    • Index Funktionen
  • Kapitel 3: Pandas
    • Pandas Grundlagen
    • Basis Functions
    • Missing Values
    • Concat, Append und Join
    • GroupBy: Split, Apply und Combine
    • Time Series
    • Pandas Code Optimierung
  • Kapitel 4: Matplotlib und Seaborn
    • Line Plot
    • Scatter Plot
    • Contour Plot
    • Histogramm Plot
    • Subplots
    • Customize Plots
    • 3D Plots
    • Pandas Plots
    • Seaborn Basics
  • Kapitel 5: Scipy, Sklearn und OpenCV Einführung
  • Kapitel 6: Abschluss

Dozent/-en

Dozent des Kurses »Data Science Tools mit Python: Numpy, Pandas und Matplotlib« ist Jan Schaffranek, der seit 2019 als Machine Learning Entwickler im Bereich Autonomes Fahren arbeitet. Als Dozent bietet er Kurse in den Fachgebieten Deep Learning, Machine Learning, Python, C und C++ an.

Kosten und Bezahlung

Der Onlinekurs kostet einmalig inklusive MwSt. 94,99€. Die Bezahlung erfolgt nach dem Kauf über die Udemy Plattform und kann entweder per PayPal, Kreditkarte oder Überweisung vorgenommen werden.

Preis 94,99 € (inkl. MwSt)
Bezahlmethode Kreditkarte, PayPal, Überweisung
Zahlungsweise einmalig

Teilnahmevoraussetzungen

Um an dem Onlinekurs »Data Science Tools mit Python: Numpy, Pandas und Matplotlib« teilnehmen zu können, müssen gewisse fachliche und technische Voraussetzungen erfüllt werden.

Fachliche Voraussetzungen

Der Kurs richtet sich an Python-Entwickler mit Grundkenntnissen. Die Teilnehmer benötigen daher Grundkenntnisse in der Python-Programmierung, wie etwa Variablen, Klassen, Listen, Dicts und andere Grundlagen. Zudem werden Erfahrungen im Umgang mit dem Terminal benötigt.

Technische Voraussetzungen

Für die Bearbeitung der Übungen und um den Umgang mit Numby, Pandas und Matplotlib zu erlernen, muss die Python-Distribution Anaconda installiert werden. Des Weiteren sollten die folgenden technischen Voraussetzungen erfüllt sein:

  • PC oder Notebook mit Windows, MacOS oder Linux
  • Soundkarte und Lautsprecher oder Kopfhörer zur Soundausgabe
  • Aktuelle Version eines gängigen Browsers, wie etwa Chrome, Safari, Edge, Opera oder Firefox

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

Der Onlinekurs »Data Science Tools mit Python: Numpy, Pandas und Matplotlib« beinhaltet 9 Stunden On-Demand-Videos, die ohne Start- und Endzeiten abgerufen werden können. Nach dem Kauf haben die Kursteilnehmer lebenslang Zugriff auf die Videos. Ergänzt werden die Video-Lektionen durch 46 Kursmaterialien, die nach dem Kauf zum Download bereitstehen.

Format Onlinekurs
Videos Ja
Audio Ja
Handout Ja
Zugangsdauer unbegrenzt

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

Da der Kurs auf On-Demand-Videos basiert, ist eine Interaktion mit dem Dozenten nicht möglich. Auch die Kommunikation mit anderen Teilnehmern des Kurses ist bei diesem Onlinekurs nicht möglich.

Kundenservice

Udemy bietet einen Kundenservice an, der bei Fragen oder Problemen jederzeit von den Kursteilnehmern per E-Mail kontaktiert werden kann. Außerdem gibt es auf der Udemy Webseite einen umfassenden FAQ-Bereich, der viele Fragen rund um Nutzung, Kaufabwicklung und technische Schwierigkeiten beinhaltet.

Fazit

Der Onlinekurs »Data Science Tools mit Python: Numpy, Pandas und Matplotlib« bietet eine Einführung in die wichtigsten Data Science und Machine Learning Libraries in Python und ermöglicht einen sicheren Umgang mit Numpy, Matplotlib und Pandas. Konzipiert wurde der Kurs für Python-Entwickler beziehungsweise Teilnehmer, die zukünftig in diesem Bereich tätig sein möchten. Daher erfordert die Teilnahme Grundkenntnisse mit der Python-Programmierung sowie dem Umgang mit dem Terminal.

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