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Python für Linguisten mittels Natural Language Processing (NPL)

Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Monat und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist future Training & Consulting GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
bis 1 Monat
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Halle (Saale)
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Blended Learning

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  1. 1
    Für das PCAP-Zertifikat gibt es keine formale Voraussetzung, das Python Institute empfiehlt aber vorher die Einstiegsprüfung PCEP.
  2. 2
    Schulmathematik bis zu Prozentrechnung und Funktionen, wenn du in Richtung Datenanalyse oder Machine Learning gehst.
  3. 3
    Ein Rechner, auf dem du Python, einen Code-Editor und Zusatzpakete selbst installieren darfst.

Das lernst du

  • Natural Language Processing (NLP) verknüpft Erkenntnisse aus der Linguistik mit modernsten Methoden der Computerwissenschaft und Künstlichen Intelligenz. Dieser Kurs bietet einen umfassenden Überblick über die Potenziale von KI, einschließlich moderner Tools wie ChatGPT (GPT), und ermöglicht eine interaktive, praxisnahe Lernerfahrung. Der Einstieg erfolgt mit der Verarbeitung und Vorverarbeitung von Textdaten, der Arbeit mit NumPy sowie grundlegenden Vektorisierungsverfahren wie One-Hot-Encodierung, Bag-of-Words, N-Grams und TF-IDF. Anschließend werden die Grundlagen des maschinellen Lernens - von linearer, logistischer und Softmax-Regression - erarbeitet und mit Scikit-Learn umgesetzt. Im Bereich Deep Learning stehen der Aufbau neuronaler Netze mit TensorFlow und Keras, rekurrente Netze (LSTM, GRU) für eine automatische Rechtschreibkorrektur sowie konvolutionale Netze für Textdaten im Mittelpunkt. Hinzu kommen Word Embeddings (word2vec, fastText) und die Entwicklung generativer Textmo
  • Einführung und Grundlagen des Natural Language Processing
  • Textdaten verarbeiten und vorverarbeiten
  • Techniken der Textverarbeitung mit NumPy
  • One-Hot-Encodierung und Bag-of-Words-Modell
  • Lineare, multivariate, logistische und Softmax-Regression mit Scikit-Learn
  • Vektorisierung von Textdaten: Count-Vectorizer, N-Grams, TF-IDF, Lemmatisierung
  • Deep Learning-Essentials: Neuronen, neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, Optimierer, Verlustfunktionen
  • Aufbau und Training neuronaler Netze mit TensorFlow und Keras
  • Regularisierung, Dropout, Early Stopping und Umgang mit Überanpassung
  • Rekurrente Netze: LSTM, GRU, bidirektionale Layer und praktische Umsetzung einer Rechtschreibkorrektur
  • Generatoren in Python: batchweise Datenverarbeitung und Training neuronaler Netze mit Generatoren
  • Konvolutionale Netze: Funktionsweise und Anwendung auf Sequenzdaten und Text
  • Word Embeddings: word2vec, fastText, semantische Räume und Implementierung mit Keras
  • Generative Textmodelle: Aufbau eines generativen Modells zur Texterzeugung und Identifikation semantisch ähnlicher Wörter
  • Sequence-to-Sequence-Modelle: Encoder-Decoder-Architekturen, Teacher Forcing, Attention-Mechanismus und Inferenzmodelle für Übersetzungen
  • Transformers und Fine Tuning: Self-Attention, Transformer-Architektur, Hugging Face-Bibliothek, Fine Tuning vortrainierter Modelle

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Halle (Saale)

    Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Berlin

    Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Chemnitz

    Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Hannover

    Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Leipzig

    Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Python-Programmierung→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Routinearbeit per Skript erledigen

    Mit wenigen Zeilen Python benennst du Dateien um, liest Excel-Tabellen ein oder holst Daten aus Schnittstellen. Solche Skripte laufen später zeitgesteuert, ohne dass jemand sie anstößt. Beispiel: Du schreibst ein Skript, das jeden Morgen die Bestellungen aus dem Shop-Export zusammenführt.

  2. 2

    Daten mit Pandas aufbereiten

    Pandas-Kurse zeigen, wie du Tabellen filterst, gruppierst, verknüpfst und bereinigst. Das ist der Schritt vor jeder Auswertung und jedem Modell. Beispiel: Du bereinigst eine Kundenliste mit doppelten Einträgen und uneinheitlich geschriebenen Ortsnamen.

  3. 3

    Eigene Anwendungen bauen

    Objektorientierung, Module und Tests bilden die Grundlage für größere Programme und Webanwendungen mit Django oder Flask. Mit dem PCAP weist du Kenntnisse in Modulen und Paketen, Ausnahmebehandlung, Dateiverarbeitung und Objektorientierung nach. Beispiel: Du entwickelst ein kleines Buchungstool für Besprechungsräume mit Django und schreibst Tests dazu.

04 · Anbieter

256 Kurse mit aktuellem Termin an 10 Orten

256Kurse mit aktuellem Termin
10Angebotsorte

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Themen

Python-ProgrammierungCGI & 3D-VisualisierungSoftwareentwicklerKI & Machine LearningCAD & technisches Zeichnen (AutoCAD/EPLAN)

05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir