Python-Programmierung für Data Science und Machine Learning — PickAClass
3.8 (8) ⏱ 2 Std. 48 Min. 📚 28 Lektionen 🎧 Audioversion

Python-Programmierung für Data Science und Machine Learning

Meistern Sie die Grundlagen von Python, Pandas und maschinellem Lernen, um komplexe Datensätze zu analysieren und prädiktive Modelle durch strukturiertes, textbasiertes Training zu erstellen.

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Über diesen Kurs

Daten sind das Rückgrat moderner Entscheidungsfindung. Python ist die führende Sprache, um das Potenzial dieser Daten zu erschließen. Wenn Sie in den Bereich der Datenanalyse und der prädiktiven Modellierung einsteigen möchten, ist die Beherrschung des Datenökosystems von Python der erste wichtige Schritt. Dieser Kurs führt Sie von den absoluten Grundlagen der Python-Syntax bis zum Erstellen und Auswerten Ihrer ersten Machine-Learning-Modelle.Sie entwickeln eine starke Grundlage für das Lesen und Schreiben von Datenpipelines, die Durchführung statistischer Analysen und das Verständnis, wie Algorithmen Vorhersagen treffen. Durch das Studium klarer Code-Implementierungen lernen Sie, wie Sie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Python-Syntax, die wichtigsten Datenstrukturen und die Verwendung von Typhinweisen für saubere, zuverlässige Datenpipelines. - Manipulieren, bereinigen und filtern Sie komplexe Datensätze effizient mit der Pandas-Bibliothek. - Führen Sie leistungsstarke numerische Operationen und wissenschaftliche Berechnungen mit NumPy durch. - Erstellen Sie klare, informative Datenvisualisierungen mit Matplotlib, um wichtige Erkenntnisse zu vermitteln. - Wenden Sie überwachte und unbeaufsichtigte Machine-Learning-Algorithmen an, um reale prädiktive Herausforderungen zu lösen. - Implementieren Sie Best Practices für die Modellbewertung und die grundlegende Reproduzierbarkeit von Pipelines. Sie lernen zunächst die grundlegenden Python-Konzepte und -Begriffe kennen, bevor Sie sich Schritt für Schritt durch Datenmanipulation, Visualisierung und praktische Machine-Learning-Workflows bewegen Jedes Konzept wird mit schriftlichen Erklärungen, klaren Codebeispielen und praktischen textbasierten Übungen verstärkt. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die noch nicht mit Programmierung oder Data Science vertraut sind und keine vorherige Programmiererfahrung benötigen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen in Data Science und Machine Learning zu schaffen.

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Abschlusszertifikat

Jeder Kurs, den du auf PickAClass abschließt, stellt ein Zertifikat wie dieses aus — original, mit eigenem Code, per URL verifizierbar und detailliert zu dem, was tatsächlich gezeigt wurde.

P
PickAClass
Skill-Profil · verifizierbar
Dokument
Meisterschaftszertifikat
Hiermit wird bescheinigt, dass
Vorname Nachname
hat erfolgreich die Beherrschung nachgewiesen von
Python-Programmierung für Data Science und Machine Learning
Nachgewiesene Fähigkeiten
Analyse von Verhaltensmustern
Grundlegend
1.2 Std.
Entscheidungsarchitektur-Frameworks
Versiert
1.4 Std.
A/B-Test-Design
Versiert
1.7 Std.
Verhaltensorientiertes Copywriting
Fortgeschritten
1.9 Std.
P
PickAClass — Vorname Nachname
Python-Programmierung für Data Science und Machine Learning
Seite 2 von 2
Leistungsdetails
Kursarbeit-Zusammenfassung
Abgeschlossene Lektionen 14 / 14
Übungsfragen 26 / 28
Eingereichte Aufgaben 4 (Ø 4,5 / 5)
Abschlussprojekt Bewertet — 4,6 / 5
Übung gesamt 6.2 Std.
Leistungs-Benchmark
Kohorten-Rang Top 12% von 1,625
Zeit bis Abschluss 11 Tage (Median: 22)
Meisterschaftswert 91 / 100
Übungsfragen-Score 94%
Skill-Verifizierung Verifizierter Skill-Pfad
Dieses Zertifikat verifizieren
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Ausgestellt nach den akademischen Standards von PickAClass. Die Skill-Level spiegeln die bewertete Leistung gegen die Kompetenz-Rubrik des Kurses wider. Dies ist ein originäres Zertifikat dieser Plattform.

Bewertungen (8)

Robert Ofori GH Verifizierter Lernender
★ 3 · 29 Juli 2026

Ich schätzte die klaren Schritte, obwohl einige der späteren Module mehr Beispiele hätten gebrauchen können.

Daniela Mendoza PE Verifizierter Lernender
★ 4 · 25 Juni 2026

Das war eine gute Einführung, die Struktur ist logisch und die Grundlagen werden effektiv behandelt. Für fortgeschrittene Lernende könnte es zu einführend sein.

Carolina Ponce PE Verifizierter Lernender
★ 2 · 16 Juni 2026

Die Beispiele waren nicht immer die relevantesten, was es schwierig machte, durch einige der Module engagiert zu bleiben.

Lucía Ramírez UY
★ 5 · 15 Juni 2026

Die Beispiele waren genau richtig und haben wirklich geholfen, die Konzepte zu festigen. Mein Verständnis hat sich dramatisch verbessert.

Alexander Martin US Verifizierter Lernender
★ 4 · 11 Juni 2026

Kurzbeschreibung: Gute Einführung in das Thema, die Struktur war logisch und die meisten Beispiele waren relevant, obwohl ich mir in bestimmten Bereichen mehr Tiefe gewünscht hätte.

Yoav Hakim IL Verifizierter Lernender
★ 4 · 11 Juni 2026

Das Tempo war perfekt, und die Beispiele haben die Konzepte wirklich gefestigt. Großer Daumen hoch!

Alejandro Ramírez EC Verifizierter Lernender
★ 4 · 6 Juni 2026

Es ist eine anständige Einführung, die von mehr verschiedenen Beispielen und einem etwas besseren Fluss zwischen den Modulen profitieren könnte.

Ana María Rojas EC Verifizierter Lernender
★ 4 · 27 Mai 2026

Es ist ein guter Kurs, wenn man schon einige Vorkenntnisse hat. Für absolute Anfänger könnten einige Konzepte etwas schwierig sein, der Aufbau ist aber logisch.

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