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Webinar: Die fünf wichtigsten Data Science Tools für Python-Programmierer

Wer sich einen Überblick über die fünf wichtigsten Werkzeuge im Bereich Data Science verschaffen möchte, ist mit dem kostenlosen Webinar am 3. Juni gut beraten.

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Schlange, Python, Paradies

(Bild: Michael Schwarzenberger, gemeinfrei (Creative Commons CC0))

Lesezeit: 1 Min.
Von
  • Björn Bohn

Am 3. Juni um 11:00 Uhr stellt der Schulungsanbieter StackFuel in einem kostenlosen Webinar die fünf wichtigsten Data-Science-Werkzeuge für Python-Programmierer vor. In der einstündigen Session sprechen die erfahrenen Data Scientists Nathalie Schmidt und Tino Pietraßyk über die Werkzeuge Jupyter Lab, Pandas, Matplotlib, Sklearn und Keras. Dabei geht es nicht nur theoretisch zu: Anhand eines Datensets von AirBnB-Daten der Stadt New York vergleichen die Experten Prognosen zu den Kosten eines Aufenthalts in unterschiedlichen Bezirken. Das Webinar richtet sich an alle, die bereits über Programmierkenntnisse verfügen und Interesse an Datenanalysen mitbringen.

Nathalie Schmidt ist Jr. Data Scientist bei dem Online-Weiterbildungsanbieter Stackfuel.

Tino Pietraßyk ist Educational Data Scientist bei StackFuel.

Python hat sich in den letzten Jahren als Programmiersprache im Bereich Data Science durchgesetzt. Einen Vorteil bietet die freie Programmiersprache durch eine aktive Community, die sich ständig auf dem Laufenden hält. Doch besonders am Anfang benötigt man einen Überblick über die vielen Bibliotheken und Möglichkeiten von Python.

Ziel des interaktiven Webinars ist es, den Teilnehmenden einen praxisnahen Überblick über die Anwendungsgebiete und Charakteristiken der Python-Tools zu vermitteln sowie einen ersten Einblick in das Berufsfeld eines Data Scientist zu geben.

Seit Januar kooperiert Heise mit StackFuel, einem Anbieter für Online-Trainings im Bereich Data Analytics und Data Science im deutschsprachigen Raum. StackFuel bietet merwöchige kostenpflichtige Kurse an, in denen Interessierte sich zu Themen rund um Data Science weiterbilden können. (bbo)