Data Science Training

In einer digitalisierten Welt ist der effektive Umgang mit Daten der Schlüssel zum Erfolg. Dabei ist es essentiell, dass Ihr Unternehmen in der Lage ist, Daten schnell, zuverlässig und flexibel zu verarbeiten. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Datenqualität sichern und Informationen aus verschiedenen Quellen schnell kombinieren können.

Daten, also Zahlen, Texte, Bilder und mehr, können heutzutage flexibel in Form gebracht werden, wodurch wertvolle Informationen entstehen. Dies eröffnet Unternehmen und Institutionen ungeahnte neue Möglichkeiten - etwa indem sie Prozesse in Echtzeit steuern oder neue Geschäftsfelder entwickeln können. Eine Herausforderung ist hingegen die Auswertung: Ohne eine zuverlässige und schnelle Analyse sowie Interpretation der Daten verfällt deren Wert.

Dass Unternehmen diesen Wert erkannt haben, zeigt sich an der Nachfrage nach Data Scientists. Laut einer Studie des McKinsey Global Institute übersteigt der Bedarf das Angebot bei weitem. Dies sollte Sie aber nicht beunruhigen: KÖNIGSWEG hat ein Trainingsprogramm für Data Science mit Python entwickelt, mit dem Sie dieses Nachfragedefizit innerhalb Ihrer Unternehmung ausgleichen können.

Unser Programm richtet sich an Ihren Bedürfnissen aus. Wir bieten Ihnen ein Seminarprogramm an, das sich an den Kenntnissen Ihrer Mitarbeiter orientiert. Unsere Seminare sind interaktiv inklusive anwendungsvermittelnden Gruppenarbeiten und Kollaborationen. Unsere Seminarleiter sind Mentoren, Lehrer und Trainer, die Unklarheiten schnell klären und Spaß am Programmieren vermitteln. Der Mehrwert für Ihr Unternehmen steht immer im Vordergrund – gerne passen wir die Übungen auf ihre realen Use Cases an.

Wir bieten unsere Trainings sowohl bei Ihnen vor Ort an wie auch remote in unserem digitalen Trainingsraum. In beiden Varianten unterscheiden sich weder die Inhalte noch der Ablauf. Alle Schulungsunterlagen stehen den Teilnehmern auch nach dem Training zur Verfügung. Ein Regelkurs dauert drei Tage und kann auf Deutsch oder auf Englisch durchgeführt werden.

Inhalt:

Python – Basiswissen für Data Science
  • Datentypen
  • Funktionen
  • Klassen
  • Programmablaufsteuerung
Jupyterlab

  • Jupyter Ecosystem
  • Jupyterlab Grundlagen
  • Good Coding Practices in Jupyter Notebooks
  • Gemeinsame Nutzung von Jupyter im Team

Pandas

  • Lesen und Schreiben von Daten u.a. in CSV, Excel und anderen gängigen Dateiaustauschformaten
  • Daten organisieren in DataSeries & DataFrames 

  • Daten aufbereiten
  • Daten-Qualität sichern
  • Daten selektieren
  • Daten aggregieren
  • Daten zusammenführen
  • Eingebaute Statistikfunktionen anwenden
  • Daten-Visualisierung via Pandas
  • Indexe optimal nutzen: TimeSeries und MultiIndex
  • SciKit-Learn einbinden und Prognosen erstellen

Ihr Ansprechpartner

Alexander Hendorf
Managing Partner
Information Technology & Data Science

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