Jupyter-Notebooks für effiziente Data-Science-Workflows
Jupyter Notebooks sind hervorragend für die explorative Datenanalyse geeignet. Sie sind daher zum De-facto-Standard für explorativen Datenanalyse und Rapid Prototyping geworden. Damit jedoch nicht genug: durch unzählige Erweiterungen wächst der Funktionsumfang noch weiter an und eröffnet weitere Nutzungsmöglichkeiten.
Schulungsziel
Ihr werdet Jupyter-Notebooks nicht nur für schnelles Prototyping und explorative Datenanalysen nutzen können, auch euer gesamter Forschungsprozess wird schneller und zuverlässiger werden. Zudem erhaltet ihr einen Überblick über Jupyter-Erweiterungen, die euch noch ganz andere Verwendungsmöglichkeiten erschließen.
Zielgruppe
Data-Scientists und System-Engineers, die eine Forschungsinfrastruktur auf Basis von Jupyter Notebooks aufsetzen und effizient nutzen möchten.
Inhalt
- Tag
- Einführung in Jupyter Notebooks
- Jupyter-Pfade und -Konfiguration
- Parametrisierung und Zeitplanung
- Interaktive graphische Elemente hinzufügen
- Tag
- Kollaboration
- Testen
- Publikationen, Präsentationen und Reports erstellen
- Tag
- Software-Environments für reproduzierbare Ergebnisse erstellen
- Versionierung
- JupyterHub und BinderHub
Unser Angebot
In unseren In-house- und Online-Seminaren gehen wir genau auf euren Bedarf ein. Dabei stimmen wir vorher die Inhalte genau mit euch ab. Gerne erstellen wir euch hierfür ein individuelles Angebot.
Eure Vorteile:
- 📈 Aufeinander abgestimmte Inhalte:
- 💁 Persönliches Vorgespräch
- 🤝 Individuelle Inhalte
- 📖 Trainingsunterlagen
- 📃 Zertifikat
- 🧑💻 Trainer*innen aus der Praxis
- 🫴 Mentoring und 1:1 Coaching
Preis:
ab 2.880 € (zzgl. MwSt.)
Ich rufe euch auch gerne zurück!