Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig
Sie arbeiten Data-Science-Fragen mit Python durchgängig ab – Daten laden und aufbereiten mit NumPy und pandas, Geodaten kartieren, Modelle mit scikit-learn bauen und das Ganze als versioniertes, getestetes Projekt pflegen.
uv python install, Versionen parallel# %% und Interactive Window: Schritt für Schritt ausführenndarray, dtype, Speicherlayout und warum Vektorisierung schneller istarray, arange, linspace und Zufallszahlen über default_rngshape, reshape und das axis-Argument bei Aggregationen@np.where und der Parameter outNPY201 prüfenSeries, DataFrame, Index und Datentypenread_csv: Trennzeichen, Kodierung, dtype, usecolsto_datetime, Formate, Zeitzonen und DatetimeIndexloc, iloc und queryshift und diffgroupby, agg und resample für Zeitreihenvenv oder uv, conda für Pakete mit Binärabhängigkeitenpyproject.toml festhalten, uv.lock für reproduzierbare LäufeGeoDataFrame, Koordinatenbezugssysteme umrechnen, räumliche Joinsfit, predict und scoretrain_test_split, Kreuzvalidierung als ErgänzungSimpleImputerPipeline und ColumnTransformer zusammenstellenjoblib: Versionsbindung und Risiko fremder Pickle-DateienFigure, Axes und die objektorientierte Schnittstelleplt.style verwenden, Farbpaletten auch bei Farbsehschwäche lesbar wählenStylerDataFrame.plot: Linie, Balken, Histogramm, Streudiagrammipympl und Plotly@njit kompilieren, Grenzen des Ansatzesmemory_usage messen, CSV in Stücken über chunksize lesen.gitignore ausschließenpytest und assert_frame_equal absicherndata/raw schreibgeschützt; der Agent erzeugt nur abgeleitete Dateienassert_frame_equaliterrows vektorisieren lassen, Laufzeit vorher und nachher messenpyproject.toml und uv.lock – Review vor dem Merge*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.
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