Data-Science-Workshops

Data-Science-Workshops

Wir bringen in unsere Data-Science-Workshops unsere umfassenden Erfahrungen bei der Lösung komplexer Daten- und Analyse-Probleme sowie moderne Methoden und Frameworks ein, um euch beim Aufbau der Infrastruktur, der Fähigkeiten und der Prozesse zu unterstützen, die erforderlich sind, um schnell und in großem Umfang einen spürbaren Mehrwert aus Daten zu erzielen.

Eure Vorteile

Individuelle Workshops
Unsere Workshop sind individuell auf eure Bedürfnisse und Produktanforderungen abgestimmt. So werdet ihr schnell ermächtigt, eure Ziele zu erreichen.
Inhouse oder Online
Für unsere Workshops kommen wir entweder zu euch oder wir verwenden unseren digitalen Seminarraum.
Data-Science-Workflow
Unsere Workshops enden nicht bei der grundlegenden Nutzung von Tools und Frameworks. Wir vermitteln auch, wie die verschiedenen Komponenten ineinandergreifen, um die Daten schnell und effizient analysieren zu können.

Unsere Workshop-Services

Python-Mentoring und 1:1 Coaching

Nach unseren Workshops können wir euch gerne direkt in euren Projekten unterstützen, um Probleme grundlegend zu lösen und eure Ziele schneller zu erreichen.

Regelmäßige Updates

Wir analysieren ständig die neuesten Techniken, Tools, Frameworks und Plattformen für die Datenanalyse. Gerne teilen wir unsere neuen Erfahrungen mit euch in regelmäßigen Abständen, sodass ihr immer auf dem Neuesten Stand bleiben könnt.

Unsere Workshops

Einführung in Python

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:24
Python hat eine sehr große Verbreitung gefunden und einer der Gründe dürfte sein, dass sie auf vielen verschiedenen Plattformen läuft, von IoT-Geräten über die gängigen Betriebssysteme bis hin zu Supercomputern. Sie kann gut zur Entwicklung von Anwendungen (Apps) und Bibliotheken (Libs) verwendet werden. Dabei gibt es bereits unzählige Software-Bibliotheken, die euch die Arbeit erleichtern.
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Fortgeschrittenes Python

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:24
Die Programmiersprache Python ist leicht zu erlernen und ermöglicht es, schnell Probleme zu lösen. Aber sie bietet auch fortgeschrittene Lösungen, die das Erstellen einer App oder einer Software-Bibliothek erheblich erleichtern können.
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Entwurfsmuster in Python

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:24
Entwurfsmuster (engl. Design Patterns) sind bewährte Lösungsschablonen für wiederkehrende Probleme in der der Softwarearchitektur und -entwicklung. Dabei gibt es Python-spezifische Entwurfsmuster wie Global-Object-, Prebound-Method- und Sentinel-Object-Pattern. Diese Entwurfsmuster unterscheiden sich deutlich von den klassischen Entwurfsmustern. Schließlich werden euch die SOLID-Prinzipien weiterhelfen, eure Software auch zukünftig besser warten und erweitern zu können.
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Effizient Testen mit Python

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:25
Mit Python lassen sich nicht nur Python-Pakete und -Anwendungen testen sondern auch Web-Services, eingebettete Systeme und Hardware.
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Software-Dokumentation mit Sphinx

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:25
Damit euer Software-Paket sinnvoll genutzt werden kann, sind Dokumentationen erforderlich, die Beschreiben, wie eure Software installiert, betrieben, genutzt und verbessert werden kann. Für umfangreiche Dokumentationen könnt ihr Sphinx verwenden, ein Dokumentationswerkzeug, das reStructuredText in HTML oder PDF, EPub und man pages umwandelt.
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Technisches Schreiben

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:25
Technisches Schreiben vermittelt komplexe Informationen klar und präzise an die jeweiligen User. Die meisten technischen Texte beruhen auf einer vereinfachten Grammatik, die durch eine leicht verständliche visuelle Kommunikation unterstützt wird.
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Jupyter-Notebooks für effiziente Data-Science-Workflows

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:26
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.
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Numerische Berechnungen mit NumPy

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:26
NumPy ist die Abkürzung für Numerical Python. Viele Python-Pakete für wissenschaftliche Funktionen verwenden die Array-Objekte von NumPy als eine der Standardschnittstellen für den Datenaustausch.
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Daten analysieren mit pandas

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:26
pandas ist eine Python-Bibliothek zur Datenanalyse, die in den letzten Jahren sehr populär geworden ist. Genauer ist pandas ein In-Memory-Analysewerkzeug, das SQL-ähnliche Konstrukte, sowie statistische und analytische Werkzeuge bietet. Es ersetzt zunehmend Excel und Power BI, verarbeitet CSV- und JSON-Dateien und bereitet Daten auf maschinelles Lernen vor.
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Daten bereinigen und validieren mit Python

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:27
Es gibt viele verschiedene Python-Bibliotheken, die das Bereinigen und Validieren von Daten deutlich vereinfachen. An praktischen Beispielen werden wir diese Bibliotheken einsetzen, um Probleme in den Daten zu erkennen und zu bereinigen.
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Daten visualisieren mit Python

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:27
Es gibt sehr viele Python-Bibliotheken zur Visualisierung von Daten, die unterschiedliche Schwerpunkte setzen. Dieser Kurs gibt euch einen Überblick über die verschiedenen Bibliotheken und zeigt anhand von praktischen Beispielen, wie ihr diese Bibliotheken nutzen könnt.
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Datenvisualisierungen gestalten

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:28
Sowohl für die explorative wie auch für die erklärende Datenvisualisierung sind die grundlegenden Design-Prinzipien unabdingbar. Durch visuelle Hierarchien kann der Fokus auf bestimmte Aussagen gelenkt werden, sodass mit euren Daten ein stimmiges Story-Telling für eure Zielgruppe möglich wird.
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Dashboards erstellen

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:28
Dashboards stellen die wichtigsten Informationen dar, um ein oder mehrere Ziele zu erreichen. Sie konsolidieren und ordnen die Informationen so, dass sie auf einen Blick erfasst werden können. Dies können Zugriffszahlen, Antwortzeiten und Fehlermeldungen bei einer Web-Anwendung sein oder KPIs für ein Business-Dashboard.
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Code und Daten versioniert und reproduzierbar speichern

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:29
»Nicht reproduzierbare Einzelereignisse sind für die Wissenschaft ohne Bedeutung« schrieb Karl Popper 1935 in Logik der Forschung. Daran hat sich bis heute nichts geändert. Neu ist, dass die Forschungsdaten und Forschungssoftware hierfür sinnvoll verwaltet werden müssen. Hierzu dürft ihr euch nicht stillschweigend auf bestimmte Ressourcen und Entwicklungsumgebungen verlassen. Änderungen in euren Daten und eurer Software können nachvollzogen und die Zusammenarbeit im Team erleichtert werden.
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Neues aus Python für Data-Science

— erstellt von Veit Schiele — zuletzt geändert 22.11.2024 18:29
Der Python for Data-Science-Stack sollte laufend den aktuellen Bedingungen angepasst werden und von besseren Data-Science-Workflows profitieren. In diesem Workshop teilen wir die aktuellen Entwicklungen und unsere aktuellen Best Practices mit euch.
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