
Zertifizierungstraining in Data Science mit Python in San Francisco, CA
Beschreibung
Nehmen Sie an unserem 4-tägigen Data Science mit Python Klassenzimmer-Bootcamp teil Werden Sie ein arbeitsbereiter Datenprofi, indem Sie Python, Datenanalyse, Visualisierung und grundlegendes maschinelles Lernen mit echten Datensätzen und praxisnahen Laboren lernen. Fördern Sie Ihre Karriere mit unserem 4-tägigen Data Science mit Python Klassenzimmertraining, das darauf ausgelegt ist, Ihnen zu helfen, die Fähigkeiten im Umgang mit Daten, analytischen Techniken und prädiktiven Modellen mit Python – einer der gefragtesten Fähigkeiten in der Analytics-Branche – zu erwerben. Dieses branchenorientierte Bootcamp verbindet praktisches Codieren, angewandte Analytik und Projektarbeit, sodass Sie sicher mit echten Geschäftsdaten arbeiten und datengestützte Entscheidungen treffen können. Was Sie lernen werden: Anstatt nur theoretisch zu sein, taucht Sie dieses Bootcamp in praktische, von Python gesteuerte Data-Science-Workflows ein – von der Datenaufnahme bis zur Interpretation und dem Modellaufbau: • Python-Grundlagen für Daten – Erlernen der wichtigsten Programmiergrundlagen und Einrichtung für Datenaufgaben. • Datenmanipulation & -bearbeitung – Verwenden Sie Pandas & NumPy, um Datensätze zu bereinigen, zu transformieren und zusammenzufassen. • Explorative Datenanalyse & Visualisierung – Visualisieren Sie Dateninsights mit Matplotlib & Seaborn. • Statistische Analyse – Wenden Sie deskriptive & inferentielle Statistiken an, um Daten zu interpretieren. • Grundlagen des maschinellen Lernens – Bauen und bewerten Sie Regressions- und Klassifikationsmodelle mit Scikit-learn. • Abschlussprojekt – Wenden Sie ein komplettes Data-Science-Lifecycle-Projekt mit echten Daten an. • Karrierevorbereitung – Anleitung zu Datenberufen, Interviewtipps und Fokus auf Lebenslauf. Gruppenermäßigungsangebote: • 10 % Rabatt für 3–5 Teilnehmer • 15 % Rabatt für 6–10 Teilnehmer • 20 % Rabatt für 15+ Teilnehmer Details zum Training in Data Science mit Python • 4 Tage unterrichtsgeleitetes Klassenzimmertraining • Praktische Labore mit echten Datensätzen • Mini-Abschlussprojekt • Lernmaterialien und Code-Notizbücher • Berufsberatung und Interviewleitfäden • Digitale Ressourcen inkludiert Hauptmerkmale unseres Data Science Bootcamps • Praktisches Python-Programmieren für Analytik • Datenbereinigung, -verarbeitung & -visualisierung • Grundlagen des maschinellen Lernens • Projektzentrierte praktische Labore • Expertenausbilder mit realer Branchenerfahrung • Interaktive Sitzungen & Q&A • Zertifikat über die Teilnahme Wer sollte sich einschreiben? Ideal für: • Angestrebte Data Scientists & Analysten • IT- & Software-Profis, die Datenrollen anstreben • Business Analysten & Berater • Studenten & frische Absolventen • Fachleute, die in die Analytik wechseln möchten 4-tägige Bootcamp-Struktur: Tag 1: Python & Datenhandling Tag 2: Datenbereinigung & Visualisierung Tag 3: Statistik & Konzepte des maschinellen Lernens Tag 4: Fortgeschrittene Modellierung, Projekte & Karriereberatung (Detaillierte Agenda auf der nächsten Seite verfügbar.) Warum Data Science mit Python? Python ist die weltweit führende Sprache für Datenanalyse und Rollen im maschinellen Lernen, die weit verbreitet in Analytik, Business Intelligence und KI-Rollen genutzt wird. Da Organisationen datengestützt werden, öffnen Python-Datenwissenschaftskompetenzen Türen zu Wachstumsberufen. Über iCert Global iCert Global ist ein globaler Anbieter von industrienahe professionellen Schulungen in Data Science, Analytik, IT und aufkommenden Technologien. Ihre Programme kombinieren praktische Anwendungen mit fachkundigem Unterricht und bereiten Fachleute auf gefragte Rollen im heutigen Datenökosystem vor. Schulungen, die wir ebenfalls anbieten: PMP, Agile & Scrum, ITIL, Lean Six Sigma, CCNA, Cloud Computing, Cybersicherheit, KI & Maschinelles Lernen und mehr. Bei Fragen zu den Prüfungen, dem Standort, den Kursmaterialien oder mehr, wenden Sie sich bitte an: Telefon: +1 713-287-1187 E-Mail: [email protected] Website: www.icertglobal.com
Veranstaltungsort
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