Learn Python Data Science Pro
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Über diese App
Python Data Science Pro lernen: Mathematik & Analytik
Werden Sie zum Data-Science-Profi mit Python – mit diesem umfassenden Kurs zu Mathematik und Analytik. Die App richtet sich an angehende Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure und Analysten und vermittelt die wichtigsten mathematischen Grundlagen durch praktisches Programmieren mit Python.
Was Sie lernen werden
• Python-Programmierung für Datenanalyse und maschinelles Lernen
• Lineare Algebra: Vektoren, Matrizen, Eigenwerte und Zerlegung
• Grundlagen der Analysis: Grenzwerte, Ableitungen und Differentialgleichungen
• 3D-Geometrie, Koordinatensysteme und räumliche Analysis
• Komplexe Zahlen und fortgeschrittene mathematische Theoreme
• Mathematische Kernkonzepte, die jeder Data Scientist benötigt
Umfassendes Lernerlebnis
• 21 strukturierte Kapitel, die alle mathematischen Grundlagen abdecken
• Mathematische Konzepte werden anhand von Python-Code erklärt
• Kurzübersicht der Formeln für Data Science
• Über 200 Themen und praktische Programmierbeispiele
• Über 200 interaktive Quizze zum Testen Ihres Wissens
Benutzerfreundliche Funktionen
• Dunkles und helles Design für komfortables Lernen
• Offline-Lernen – keine Internetverbindung erforderlich
• Suche in allen Mathematik- und Python-Themen
• Wichtige Formeln und Konzepte als Lesezeichen speichern
• Übersichtliche, ablenkungsfreie Benutzeroberfläche
• Detaillierte Codebeispiele mit Erklärungen
Ideal für
• Studierende, die sich auf Data-Science-Bootcamps und -Studiengänge vorbereiten
• Berufstätige, die in den Bereich Data Science wechseln Karrierechancen im Bereich KI/ML
• Softwareentwickler, die Datenanalyse-Kenntnisse erwerben
• Business-Analysten, die sich zum Data Scientist weiterentwickeln
Wichtige Themen
• Grundlagen und Projektionen von Vektoren
• Vektorprodukte
• Matrizen und Matrixzerlegung
• Lineare Gleichungssysteme
• 2D- und 3D-Geometrie (Geraden, Ebenen, Koordinaten, Schnittpunkte)
• Grenzwerte, Funktionen und Differenzierungstechniken
• Höhere Ableitungen und Theoreme
• Verhalten von Funktionen und Extrema
• Komplexe Zahlen und mehr
Starten Sie Ihre Karriere mit Python-Kenntnissen im Bereich Data Science – von den mathematischen Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Analysen!
Werden Sie zum Data-Science-Profi mit Python – mit diesem umfassenden Kurs zu Mathematik und Analytik. Die App richtet sich an angehende Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure und Analysten und vermittelt die wichtigsten mathematischen Grundlagen durch praktisches Programmieren mit Python.
Was Sie lernen werden
• Python-Programmierung für Datenanalyse und maschinelles Lernen
• Lineare Algebra: Vektoren, Matrizen, Eigenwerte und Zerlegung
• Grundlagen der Analysis: Grenzwerte, Ableitungen und Differentialgleichungen
• 3D-Geometrie, Koordinatensysteme und räumliche Analysis
• Komplexe Zahlen und fortgeschrittene mathematische Theoreme
• Mathematische Kernkonzepte, die jeder Data Scientist benötigt
Umfassendes Lernerlebnis
• 21 strukturierte Kapitel, die alle mathematischen Grundlagen abdecken
• Mathematische Konzepte werden anhand von Python-Code erklärt
• Kurzübersicht der Formeln für Data Science
• Über 200 Themen und praktische Programmierbeispiele
• Über 200 interaktive Quizze zum Testen Ihres Wissens
Benutzerfreundliche Funktionen
• Dunkles und helles Design für komfortables Lernen
• Offline-Lernen – keine Internetverbindung erforderlich
• Suche in allen Mathematik- und Python-Themen
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• Übersichtliche, ablenkungsfreie Benutzeroberfläche
• Detaillierte Codebeispiele mit Erklärungen
Ideal für
• Studierende, die sich auf Data-Science-Bootcamps und -Studiengänge vorbereiten
• Berufstätige, die in den Bereich Data Science wechseln Karrierechancen im Bereich KI/ML
• Softwareentwickler, die Datenanalyse-Kenntnisse erwerben
• Business-Analysten, die sich zum Data Scientist weiterentwickeln
Wichtige Themen
• Grundlagen und Projektionen von Vektoren
• Vektorprodukte
• Matrizen und Matrixzerlegung
• Lineare Gleichungssysteme
• 2D- und 3D-Geometrie (Geraden, Ebenen, Koordinaten, Schnittpunkte)
• Grenzwerte, Funktionen und Differenzierungstechniken
• Höhere Ableitungen und Theoreme
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