Am 6. Mai beleuchtet die enterPy die wichtigsten Prozesse und Tools für jedes Projekte im Bereich Data Science und Machine Learning.
Developer Von
- Matthias Parbel
Interessierte Python-Entwicklerinnen und -Entwickler, die an datengetriebenen Anwendungen arbeiten, lernen beim enterPy-Thementag "Data Workflows mit Python" die wichtigsten Best Practices und Werkzeuge für ihre Machine-Learning- und Data-Science-Projekte kennen. Das Programm richtet sich nicht nur an Data Scientists und ML-Fachleute, sondern auch an all jene, die Data-Anwendungen entwickeln und beispielsweise eng mit einem Data-Team zusammenarbeiten.
Teilnehmende erhalten Antworten auf Fragen, wie sich eine effiziente Pipeline für ML-Modelle gestalten lässt, wie sich Workflows mit Jupyter Notebooks verbessern und die Ergebnisse für verschiedene Stakeholder aussagekräftig visualisieren lassen.
Highlights des Vortragsprogramms:
- Dashboards und Apps mit Dash
- Web-Crawling mit Python
- MLOps mit der Hand am Arm
- Professionelle Jupyter Notebooks
- Versionskontrolle in Machine-Learning-Projekten
- Netzwerk- und Trendanalyse von User Generated Content mit Python
In Online-Workshops das Know-how vertiefen
In ganztägigen Online-Workshops können Interessierte die Themen der Konferenz weiter vertiefen. Das Angebot der aktuell geplanten Workshops reicht vom professionellen Testen mit PyTest über moderne Web-Applikationen mit FastAPI bis zu objektorientierter Programmierung sowie Design Patterns und Idiomen. Die Workshops sind jeweils einzeln zum Preis von 449 Euro (zzgl. 19 % Mehrwertsteuer) zu buchen.
Rabattierte Tickets für Gruppen und Studierende
Einzeltickets für den enterPy-Thementag "Data Workflows mit Python" am 6. Mai sind noch zum Preis von 199 Euro (zzgl. 19 % Mehrwertsteuer) verfügbar. Für Gruppen, Schüler/-innen, Studierende und Hochschulangehörige gibt es auf Anfrage einen gesonderten Rabatt.
Wer zur Konferenz auf dem Laufenden bleiben möchte, kann sich auf der enterPy-Website zum Newsletter anmelden oder den Veranstaltern auf Twitter folgen.
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Quelle: www.heise.de