Du interessierst dich dafür, Data Scientist zu werden, weißt aber nicht, wo du anfangen sollst? Nun, Sie haben Glück, denn ich habe einen Studienplan, mit dem Sie in nur 10 Stunden pro Woche Python für Data Science lernen können!

Lassen Sie uns zuerst über Ressourcen sprechen. Wenn Sie ein begrenztes Budget haben, kein Problem! Wir werden uns an kostenlose Videoressourcen halten, um Ihnen beim Erlernen der Grundlagen zu helfen.

Bevor wir eintauchen, möchte ich erwähnen, dass ich mit keiner der vorgeschlagenen Ressourcen verbunden bin. Empfehlungen basieren ausschließlich auf meinen eigenen Erfahrungen und denen anderer Lernender in diesem Bereich.

Woche 1–2: Python-Grundlagen

Wir beginnen mit den Grundlagen der Python-Programmierung. Sie können keinen Wolkenkratzer ohne ein solides Fundament bauen, und Sie können kein Datenwissenschaftler werden, ohne die Grundlagen von Python zu beherrschen. Hier sind einige großartige Ressourcen für den Einstieg:

• Python for Everybody von Dr. Chuck: Diese YouTube-Tutorialserie behandelt alles, was Sie über Python für Anfänger wissen müssen. Der Kursleiter erklärt die Konzepte auf leicht verständliche Weise und liefert zahlreiche Beispiele, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. [Verknüpfung:https://www.youtube.com/watch?v=8DvywoWv6fI&list=PLlRFEj9H3Oj7Bp8-DfGpfAfDBiblRfl5p]
• Python Crash Course von Corey Schafer: Diese YouTube-Tutorial-Reihe behandelt die Grundlagen der Python-Programmierung, einschließlich Datentypen, Kontrollfluss und Funktionen. Der Lehrer ist engagiert und gibt klare Erklärungen. [Verknüpfung:https://www.youtube.com/watch?v=1F_OgqRuSdI&list=PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU]

Sobald Sie die Grundlagen gut verstanden haben, ist es an der Zeit, mit Python zur Datenanalyse überzugehen. In dieser Phase lernen Sie, wie Sie mit Python mit Daten arbeiten, einschließlich der Bearbeitung von Daten, der Bereinigung von Daten und der Visualisierung von Daten. Einige großartige Ressourcen für diese Phase sind:

• Pandas-Tutorial von Corey Schafer: Diese YouTube-Tutorialreihe behandelt alles, was Sie über die Arbeit mit Daten in Python mithilfe der Pandas-Bibliothek wissen müssen. Der Lehrer gibt klare Erklärungen und viele Beispiele, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. [Verknüpfung:https://www.youtube.com/watch?v=vmEHCJofslg&list=PL-osiE80TeTsWlCv3ltqybIXRzMrvEvHE]
• Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn von Edureka: Dieses YouTube-Tutorial behandelt alles, was Sie über Datenvisualisierung in Python mit Matplotlib und Seaborn wissen müssen. Der Lehrer gibt klare Erklärungen und viele Beispiele, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. [Verknüpfung:https://www.youtube.com/watch?v=6guP1VeWz2w]

Nachdem Sie nun eine gute Grundlage in Python und Datenanalyse haben, ist es an der Zeit, mit maschinellem Lernen fortzufahren. Maschinelles Lernen ist eine Schlüsselkomponente der Datenwissenschaft, und Python verfügt über eine Fülle von Bibliotheken, die es einfach machen, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Informieren Sie sich zunächst über die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens, z. B. überwachtes und nicht überwachtes Lernen. Lernen Sie dann, wie Sie Scikit-learn verwenden, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Einige großartige Ressourcen für diese Phase sind:

• Maschinelles Lernen mit Python von Sentdex: Diese YouTube-Tutorial-Reihe behandelt alles, was Sie über maschinelles Lernen mit Python mit Scikit-learn wissen müssen. Der Lehrer gibt klare Erklärungen und viele Beispiele, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. [Verknüpfung:https://www.youtube.com/watch?v=OGxgnH8y2NM&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v]
• Scikit-learn-Tutorial von Edureka: Diese YouTube-Tutorial-Reihe behandelt alles, was Sie über Scikit-learn wissen müssen, eine beliebte Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Der Lehrer gibt klare Erklärungen und viele Beispiele, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. [Verknüpfung:https://www.youtube.com/watch?v=0Lt9w-BxKFQ&list=PL9ooVrP1hQOGtDdGMzQ6K8ew2Tc3A7GyL]

Nachdem Sie nun die Grundlagen der Python-Programmierung, Datenanalyse und des maschinellen Lernens kennengelernt haben, ist es an der Zeit, Ihre Fähigkeiten auf die Probe zu stellen! In dieser Phase arbeiten Sie an einem abschließenden Projekt, das Ihnen hilft, das Gelernte auf ein reales Problem anzuwenden.

Einige großartige Ideen für Capstone-Projekte sind:

• Analysieren von Verkaufsdaten, um Trends zu erkennen und Verbesserungsvorschläge zu machen
• Aufbau eines Empfehlungssystems für Filme oder Musik
• Entwicklung eines Vorhersagemodells für ein bestimmtes Problem, z. B. die Vorhersage der Kundenabwanderung für ein Unternehmen

• Data-Science-Projekte von Ken Jee: Diese YouTube-Playlist enthält eine Vielzahl von Data-Science-Projektideen sowie Tutorials zu deren Erstellung. [Verknüpfung:https://www.youtube.com/playlist?list=PL2zq7klxX5ASFejJj80ob9ZAnBHdz5O1t]
• Kaggle: Kaggle ist eine Plattform für Data-Science-Wettbewerbe sowie eine großartige Ressource, um Datensätze zu finden, mit denen man arbeiten kann. Sie finden Datensätze zu einer Vielzahl von Themen, von Finanzen über Gesundheitswesen bis hin zu sozialen Medien. [Verknüpfung:https://www.kaggle.com/]