Data Science Portfolio: Vom Kaggle-Datensatz zur Streamlit-App

Um im Bereich Data Science aus der Masse herauszustechen, reicht es nicht mehr aus, nur zu wissen, wie man ein Modell trainiert. Sie müssen Ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, funktionierende Anwendungen zu erstellen und zu teilen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Erstellung eines vollständigen Data Science-Portfolioprojekts von Grund auf. Sie beginnen mit rohen Kaggle-Datensatzdateien und transformieren diese mithilfe von Python und Streamlit in eine bereitgestellte, interaktive Webanwendung. Auf diesem Weg lernen Sie grundlegende moderne Entwicklungspraktiken kennen, einschließlich der Einrichtung virtueller Umgebungen und des Schreibens von sauberem, wartbarem Code. Was Sie lernen werden: - Verstehen der grundlegenden Konzepte der Datenverarbeitung und von Machine Learning-Workflows. - Verarbeiten und Analysieren von Datensätzen mit modernen Python-Datenmanipulationstechniken. - Erstellen interaktiver Webanwendungen mit dem Streamlit-Framework. - Verwalten von Projektabhängigkeiten mit modernen Tools für virtuelle Umgebungen. - Bereitstellen Ihrer fertigen Anwendung im Web, damit andere damit interagieren können. - Schreiben von sauberem, lesbarem Code mit Type Hints, um professionelle Qualität zu gewährleisten. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in grundlegende Datenterminologie und die Einrichtung der Umgebung, bevor es mit der praktischen Datenbereinigung, dem Modellbau und der Anwendungsentwicklung weitergeht. Sie folgen Schritt-für-Schritt-Anleitungen in Textform und Code-Snippets, um Ihr Projekt Stück für Stück zusammenzubauen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger und angehende Data-Spezialisten ohne vorherige Deployment-Erfahrung. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihres interaktiven Data Science-Portfolios.