Python für Data Science and Machine Learning im Fernstudium

Von diesem Kurs profitieren Sie, wenn Sie sich eine berufliche Perspektive im Bereich Data Science und Machine Learning aufbauen und dazu einen Abschluss nachweisen wollen. Sie können die erlernten Kompetenzen allerdings auch sinnvoll als Ergänzung zu einem bereits bestehenden Aufgabenbereich anwenden. Dabei ist die Programmierkenntnis in Python auch für viele Arbeiten im wissenschaftlichen Bereich gewinnbringend. Maschinelles Lernen wird branchenübergreifend immer wichtiger: So findet es sowohl in der Produktion, in der Logistik als auch im Marketing Anwendung.

Natürlich ist der Kurs auch für Hobbyprogrammierer und Privatpersonen geeignet, die an einem praktischen Einstieg in die Themen der künstlichen Intelligenz und der Analyse und Aufbereitung von Daten interessiert sind.

Teilnahme: Für die Kursteilnahme sollten Sie über Grundkenntnisse im Umgang mit dem benutzten Betriebssystem und einen Editor verfügen. Außerdem sollten Sie Erfahrungen mit der objektorientierten Programmierung (bspw. mit Java) haben. Von Vorteil sind auch Grundkenntnisse der englischen Sprache, da viele Programmbibliotheken in englischer Sprache vorliegen. Sie müssen nicht über besondere mathematische Kenntnisse verfügen, sollten aber ein generelles Interesse an Mathematik haben.

Technik: Für die Teilnahme am Lehrgang benötigen Sie einen aktuellen Multimedia-PC mit mindestens 8 GB Arbeitsspeicher und Betriebssystem Windows 10/11 oder Linux  bzw. einen Apple-Rechner mit macOS sowie schnellen Internetzugang.
Unser Tipp: Das optimale Lernerlebnis erreichen Sie in der Kombination von sgd-App (Handy) mit PC bzw. Laptop oder Tablet.

Mit der Absolvierung des Kurses erlernen Sie die Programmierung mit Python besonders im Hinblick auf den Einsatz für Datenanalyse und Machine-Learning-Anwendungen. Python gilt als eine universelle, einfach zu erlernende Programmiersprache. Mit ihr können Sie selbst eigene Softwareanwendungen entwickeln, Daten analysieren und Programme für den Bereich der künstlichen Intelligenz schreiben.

Sie lernen, wie Sie Python-Hilfsmodule (sogenannte Programmierbibliotheken, wie z. B. NumPy, SiPy) je nach Kontext einsetzen. Wir vermitteln Ihnen darüber hinaus Grundlagen und Konzepte aus dem Bereich Data Science und Machine Learning, wie z. B. Statistik, Text und Data Mining sowie die Aufgaben von Machine Learning.