Bootcamp hilft beim Einstieg in die Welt der Datenanalysen

Kostenloser Online-Kurs des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) zeigt, wie man große Datensätze analysiert und die Ergebnisse visualisiert.

Das „Data Science Bootcamp“ startet am 7. Juni auf der Lernplattform openHPI. Die Teilnehmer arbeiten mit realen Daten und Programmieraufgaben, die Grundkenntnisse in der Programmiersprache Python erfordern.

Zwei HPI-Doktoranden leiten das englischsprachige Bootcamp: Mohamed  Elhayany und Hendrik Steinbeck. Sie führen die Teilnehmer in Jupyter Notebooks ein, eine interaktive Webplattform, die wissenschaftliche Berechnungen und Visualisierungen über einen Webbrowser ermöglicht.
„Das bedeutet, dass niemand in unserem Kurs eine spezielle Programmierumgebung auf seinem lokalen Computer installieren muss“, betont Elhayany. Das soll den Einstieg ins Programmieren, Visualisieren, Analysieren und Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtern.

Die beiden Experten wollen Interessierte auf eine Entdeckungsreise in die Welt der wissenschaftlichen Datenanalyse mitnehmen. „Um die Anforderungen gut erfüllen zu können, sind grundlegende Kenntnisse in Python wichtig. Ein Interesse an mathematischen Ansätzen ist sicher
hilfreich, aber der Kurs ist darauf ausgelegt, bestehende Frameworks zu verstehen und anzuwenden, anstatt eigene Modelle zu erstellen“, sagt Steinbeck.

Anhand häufig verwendeter Bibliotheken konzentrieren sich die beiden HPI-Experten auf praktische Probleme und typische Modelle wie lineare Regression und multivariate Analyse. „So kann jeder Lernende die Ansätze in die Zusammenhänge seines Arbeits- und Branchenalltags
einbringen“, betont Steinbeck. Wer sich heute Kenntnisse in den Bereichen Data Science und Machine Learning aneigne, werde in Zukunft in seinem Arbeitsfeld erfolgreicher sein, sind sich die Leiter des openHPI-Bootcamps sicher.

Zielgruppe des kostenlosen Kurses sind Berufstätige, die auf der Grundlage ihres branchenspezifischen Wissens Data-Science-Methoden in ihren Arbeitsalltag integrieren wollen, aber auch Schüler und Studenten. Je nach Vorkenntnissen sollten fünf bis sieben Stunden pro
Woche für das Durcharbeiten der Lehrvideos, Selbsttests, Programmieraufgaben sowie die Teilnahme an Live-Streams und Diskussionen im Kursforum eingeplant werden.

 

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