On-Demand Web-Seminare
elab2go bietet On-Demand-Seminare an, die nach Absprache zu vereinbarten Terminen online stattfinden. Zu den aktuell angebotenen Themen gehören Crashkurse für Einsteiger, z.B. "Python kompakt" oder "Crashkurs Jupyter Notebook". Falls eines der Themen Sie interessiert, kontaktieren Sie uns über das Kontaktformular oder per E-Mail. Die Veranstaltung findet online per Big Blue Button statt, die Zugangsdaten erhalten Sie nach Anmeldung über das Kontaktformular.
#Python #On-Demand #Online
Python kompakt
In diesem 90-Minuten-Crashkurs werden die wichtigsten Python-Tools und Python-Befehle sowie der Ablauf bei Entwickeln von Python-Skripten einfach und verständlich erklärt. Als Ausgangspunkt wird das elab2go Python-Tutorial verwendet, das auch eine Anleitung zum weiteren Selbststudium bietet.
Zielgruppe: Einsteiger
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: keine
#Jupyter #On-Demand #Online
Crashkurs Jupyter Notebook
Hier lernen Sie die Kernfunktionalität der interaktiven, webbasierten Anwendungsumgebung Jupyter Notebook kennen, die einerseits in der Lehre und andererseits im Umfeld des Maschinellen Lernens für das Erstellen, Dokumentieren und Teilen von Python-Skripten eingesetzt wird.
Zielgruppe: Einsteiger
Dauer: 60 Minuten
Voraussetzungen: keine
#Jupyter #On-Demand #Online
Jupyter Widgets
Hier lernen Sie die Verwendung von Jupyter Widgets, mit deren Hilfe man ein Jupyter Notebook um grafische Benutzeroberflächen erweitern kann. Als Lernmaterial wird das Tutorial Jupyter Widgets verwendet, das auch eine Anleitung zum weiteren Selbststudium bietet.
Zielgruppe: Fortgeschrittene
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: Python-Grundkenntnisse
#Python #On-Demand #Online
Datenverwaltung mit Pandas
In diesem Pandas-Tutorial lernen wir am Beispiel eines Zeitreihen-Datensatzes zum Stromverbrauch in Deutschland, wie die Datenverwaltung und - visualisierung mit Hilfe der Python-Bibliotheken Pandas und Matplotlib durchgeführt wird. Die Daten werden in der interaktiven, webbasierten Anwendungsumgebung Jupyter Notebook analysiert.
Zielgruppe: Fortgeschrittene
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: Python-Grundkenntnisse
#R #On-Demand #Online
R-Tutorial
Dies ist ein 90-Minuten Crashkurs, der die Verwendung der statistischen Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio
einfach und verständlich erklärt.
Als Ausgangspunkt wird das elab2go R-Tutorial
verwendet, das auch eine Anleitung zum weiteren Selbststudium bietet.
Zielgruppe: Einsteiger
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: keine
#R #On-Demand #Online
App-Erstellung in R mit Shiny
Das R-Paket Shiny stellt einen einfachen und schnellen Zugang zur Erstellung webbasierter Apps mit R bereit.
Dies Tutorial zeigt anhand einer Schritt-für-Schritt-Anleitung die Erstellung und Ausführung
einer Shiny-App. Als Lernmaterial wird die
Anleitung zur Erstellung einer interaktiven Shiny-App
verwendet.
Zielgruppe: Fortgeschrittene
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: R-Grundkenntnisse
#MATLAB #On-Demand #Online
MATLAB kompakt
90-Minuten Crashkurs, der die wichtigsten MATLAB-Befehle kompakt erklärt. Als Ausgangspunkt wird das elab2go MATLAB-Tutorial verwendet, das auch eine Anleitung zum weiteren Selbststudium bietet.
Zielgruppe: Einsteiger
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: keine
#MATLAB #Online #On-Demand
MATLAB LiveScripts
Dies Tutorial zeigt die Erstellung und Verwendung von MATLAB LiveScripts, in denen Benutzer-Eingaben, Quellcode, Ausführung des Quellcodes und Ausgabe der Ergebnisse in einer Benutzeroberfläche zusammengefasst sind.
Zielgruppe: Einsteiger
Dauer: 60 Minuten
Voraussetzungen: MATLAB-Grundkenntnisse
#Python #On-Demand #Online
Clusteranalyse mit scikit-learn
Clusteranalysen haben das Ziel, Gruppen ähnlicher Daten zu entdecken. Das Tutorial Demo-PY3 zeigt am Beispiel eines Mini-Datensatzes für Raumklima-Daten, wie eine Clusteranalyse mit Hilfe der Python-Bibliothek scikit-learn durchgeführt wird. Die Daten werden in der interaktiven, webbasierten Anwendungsumgebung Jupyter Notebook analysiert.
Zielgruppe:Fortgeschrittene
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: Python-Grundkenntnisse
#Python #On-Demand #Online
Zeitreihen-Prognose mit Keras
Das 90-Minuten Tutorial Demo-PY5 zeigt die Erstellung und Verwendung eines Künstlichen Neuronalen Netzwerks mit Hilfe der Python-Bibliotheken Keras und Tensorflow. Aufgabenstellung ist die Prognose des Stromverbrauchs in Deutschland für ein bestimmtes Jahr, auf Basis des Stromverbrauchs der vergangenen Jahre.
Zielgruppe: Fortgeschrittene
Dauer: 90 Minuten
Voraussetzungen: Python-Grundkenntnisse