Dauer
2 Tage
Preise
€
Zielsetzung
In diesem Modul werden die Fähigkeiten vermittelt, mit Plotly die Visualisierungen von Data Science Analyseergebnisse umzusetzen, sowie mit Dash Python-basierte Web-Apps zur Einbettung von Data Science Pipelines und Visualisierung für Endnutzer zu kreieren.
Zielgruppe
Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung
Inhalte
- Plotly: Einführung, Grundlegende Plots, Plots für Machine Learning und Statistik, wissenschaftliche Plots, Subplots
- Dash: Layout (u.a. HTML, Markdown, Kernkomponenten), Callbacks (u.a. Multiple In-/Outputs, Chained Callbacks), Interaktive Grafiken und Crossfiltering
Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.
- Dash: Layout (u.a. HTML, Markdown, Kernkomponenten), Callbacks (u.a. Multiple In-/Outputs, Chained Callbacks), Interaktive Grafiken und Crossfiltering
Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.
Voraussetzungen
Wir empfehlen unbedingt unseren Kurs "Python Basics" und "Machine Learning oder
vergleichbare Erfahrung
Ihr Kontakt
Kerstin Dosin
Kontakt
Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash
Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)
Basic 2: Python Basics
Basic 3: Introduction to Machine Learning
Advanced 4: Computer Vision Open CV
Advanced 2: Deep Learning with Keras
Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)
Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods
Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods
Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing
Basic 2: Python Basics
Basic 3: Introduction to Machine Learning
Advanced 4: Computer Vision Open CV
Advanced 2: Deep Learning with Keras
Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing
Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods
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