Schulungsübersicht
Einführung
Übersicht über Data Mining Konzepte
Data Mining Techniken
Assoziationsregeln finden
Passende Entitäten
Netzwerke analysieren
Analyse der Stimmung von Texten
Benannte Entitäten erkennen
Textzusammenfassung implementieren
Themenmodelle generieren
Erkennen von Datenanomalien
Empfohlene Vorgehensweise
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Python-Programmierung.
- Ein Verständnis von Python-Bibliotheken im Allgemeinen.
Publikum
- Datenanalysten
- Datenwissenschaftler
Erfahrungsberichte (5)
Die Tatsache, dass wir mehr praktische Übungen mit Daten durchführen können, die denen ähneln, die wir in unseren Projekten verwenden (Satellitenbilder im Rasterformat)
Matthieu - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Kurs - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.