Data Science & AI: Python Pro
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Ćber diese App
Meistern Sie die Grundlagen von Data Science, KI und Maschinellem Lernen ā der ultimative Lernleitfaden fĆ¼r 2026.
Diese App wurde fĆ¼r Studierende und IT-FachkrƤfte entwickelt und bietet einen strukturierten Lehrplan, der Sie von der Datenerfassung bis hin zu fortgeschrittener KĆ¼nstlicher Intelligenz fĆ¼hrt. Egal, ob Sie Data Science studieren oder in den Bereichen Wirtschaft, Finanzen, Gesundheitswesen oder Ingenieurwesen tƤtig sind ā dies ist Ihr digitales Lehrbuch und Python-Programmierlabor in einem.
š EINHEIT 1: DATENERFASSUNG & -AUFBEREITUNG
Die Grundlagen: Was ist Data Science? Ćben Sie mit realen DatensƤtzen.
Moderne Methoden: Lernen Sie Web Scraping, Umfragegestaltung und die Datenerfassung in sozialen Medien.
Datenbereinigung: Meistern Sie die Vorverarbeitung und den Umgang mit groĆen DatensƤtzen fĆ¼r die Analyse.
š EINHEIT 2: STATISTIK & REGRESSIONSANALYSE
Deskriptive Statistik: MaĆe der zentralen Tendenz, der Streuung, der Lage und Wahrscheinlichkeitstheorie.
Inferenzstatistik: Hypothesentests, Konfidenzintervalle und ANOVA.
Regression: Lineare Regression und Korrelationsanalyse fĆ¼r prƤdiktive Erkenntnisse.
š¤ Einheit 3: PrƤdiktive Modellierung & KI-Grundlagen
Prognose: Zeitreihenanalyse, Komponenten und Bewertungsmethoden.
Maschinelles Lernen: Klassifizierung, EntscheidungsbƤume und Regressionsmodellierung.
Deep Learning & KI: EinfĆ¼hrung in neuronale Netze, Backpropagation, CNNs und Verarbeitung natĆ¼rlicher Sprache (NLP).
āļø Einheit 4: Berufsethik & Visualisierung
Datenethik: Vertiefende Einblicke in die Ethik bei der Datenerhebung, -analyse und -berichterstattung.
Visualisierung: Kodierung von Daten im Zeitverlauf, Heatmaps und Geodatenplots mit Python.
Berichterstattung: Modellvalidierung, Erstellung aussagekrƤftiger Berichte und Managementzusammenfassungen.
š Wichtige Lernwerkzeuge:
ā Kapitelzusammenfassungen: SchlĆ¼sselbegriffe, kritisches Denken und quantitative Aufgaben.
ā Python-Integration: Technische Illustrationen und direkte Links zum Python-Code.
ā Praxisdaten: Analyse von DatensƤtzen der Nasdaq und der Federal Reserve (FRED).
ā Gruppenprojekte: Gemeinsame Szenarien zur Anwendung Ihrer FƤhigkeiten in realen Kontexten.
šÆ IDEAL FĆR:
Studierende der Informatik: Die perfekte ErgƤnzung fĆ¼r ein- oder zweisemestrige Kurse.
Quereinsteiger: Erstellen Sie ein professionelles Portfolio mit praxisrelevanten KI-Kenntnissen.
Business-Analysten: Meistern Sie datenbasierte Entscheidungsfindung und Prognosen.
Laden Sie Data Science & AI: Python Pro noch heute herunter und gestalten Sie die Zukunft der Daten!
Diese App wurde fĆ¼r Studierende und IT-FachkrƤfte entwickelt und bietet einen strukturierten Lehrplan, der Sie von der Datenerfassung bis hin zu fortgeschrittener KĆ¼nstlicher Intelligenz fĆ¼hrt. Egal, ob Sie Data Science studieren oder in den Bereichen Wirtschaft, Finanzen, Gesundheitswesen oder Ingenieurwesen tƤtig sind ā dies ist Ihr digitales Lehrbuch und Python-Programmierlabor in einem.
š EINHEIT 1: DATENERFASSUNG & -AUFBEREITUNG
Die Grundlagen: Was ist Data Science? Ćben Sie mit realen DatensƤtzen.
Moderne Methoden: Lernen Sie Web Scraping, Umfragegestaltung und die Datenerfassung in sozialen Medien.
Datenbereinigung: Meistern Sie die Vorverarbeitung und den Umgang mit groĆen DatensƤtzen fĆ¼r die Analyse.
š EINHEIT 2: STATISTIK & REGRESSIONSANALYSE
Deskriptive Statistik: MaĆe der zentralen Tendenz, der Streuung, der Lage und Wahrscheinlichkeitstheorie.
Inferenzstatistik: Hypothesentests, Konfidenzintervalle und ANOVA.
Regression: Lineare Regression und Korrelationsanalyse fĆ¼r prƤdiktive Erkenntnisse.
š¤ Einheit 3: PrƤdiktive Modellierung & KI-Grundlagen
Prognose: Zeitreihenanalyse, Komponenten und Bewertungsmethoden.
Maschinelles Lernen: Klassifizierung, EntscheidungsbƤume und Regressionsmodellierung.
Deep Learning & KI: EinfĆ¼hrung in neuronale Netze, Backpropagation, CNNs und Verarbeitung natĆ¼rlicher Sprache (NLP).
āļø Einheit 4: Berufsethik & Visualisierung
Datenethik: Vertiefende Einblicke in die Ethik bei der Datenerhebung, -analyse und -berichterstattung.
Visualisierung: Kodierung von Daten im Zeitverlauf, Heatmaps und Geodatenplots mit Python.
Berichterstattung: Modellvalidierung, Erstellung aussagekrƤftiger Berichte und Managementzusammenfassungen.
š Wichtige Lernwerkzeuge:
ā Kapitelzusammenfassungen: SchlĆ¼sselbegriffe, kritisches Denken und quantitative Aufgaben.
ā Python-Integration: Technische Illustrationen und direkte Links zum Python-Code.
ā Praxisdaten: Analyse von DatensƤtzen der Nasdaq und der Federal Reserve (FRED).
ā Gruppenprojekte: Gemeinsame Szenarien zur Anwendung Ihrer FƤhigkeiten in realen Kontexten.
šÆ IDEAL FĆR:
Studierende der Informatik: Die perfekte ErgƤnzung fĆ¼r ein- oder zweisemestrige Kurse.
Quereinsteiger: Erstellen Sie ein professionelles Portfolio mit praxisrelevanten KI-Kenntnissen.
Business-Analysten: Meistern Sie datenbasierte Entscheidungsfindung und Prognosen.
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Informationen zum Entwickler
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
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KHANPUR, 64100
Pakistan
