GitHub Copilot und Python

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, GitHub Copilot umfassend zu nutzen, um ihre Data Science- und Machine Learning-Entwicklungsprojekte effizienter und produktiver zu gestalten.

Inhalt

• Einführung in GitHub Copilot für Data Science und Machine Learning
  • Überblick und Funktionsweise: Erklärung, was GitHub Copilot ist, seine KI-Technologie und wie es speziell für Data Science und Machine Learning genutzt werden kann.
  • Vorteile und Einsatzmöglichkeiten: Diskussion der Vorteile von GitHub Copilot, wie Zeiteinsparung, Verbesserung der Codequalität und Unterstützung bei komplexen Data Science- und ML-Aufgaben.
• Installation und Konfiguration
  • Installationsprozess: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von GitHub Copilot in gängigen Entwicklungsumgebungen wie Jupyter Notebook, VS Code und PyCharm.
  • Erste Konfiguration: Einrichtung und Anpassung der Einstellungen von GitHub Copilot, um den individuellen Anforderungen für Data Science und ML gerecht zu werden.
• Datenaufbereitung und Vorverarbeitung
  • Datenerfassung und -bereinigung: Demonstration, wie GitHub Copilot bei der Erfassung und Bereinigung von Daten unterstützt; Beispiele für den Umgang mit fehlenden Werten und Anomalien.
  • Feature Engineering: Nutzung von Copilot zur Erstellung neuer Features aus Rohdaten; Techniken wie Skalierung, Normalisierung und One-Hot-Encoding.
• Explorative Datenanalyse (EDA)
  • Datenvisualisierung: Anwendung von Copilot zur Erstellung von Visualisierungen mit Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly; Darstellung von Verteilungen, Zusammenhängen und Trends in den Daten.
  • Statistische Analyse: Nutzung von Copilot zur Durchführung statistischer Analysen und Hypothesentests; Berechnung von Kennzahlen wie Mittelwert, Median und Standardabweichung.
• Modellauswahl und -training
  • Auswahl von ML-Algorithmen: Unterstützung durch Copilot bei der Auswahl geeigneter Machine Learning-Algorithmen für verschiedene Aufgaben; Beispiele für die Anwendung von Algorithmen wie Lineare Regression, Entscheidungsbäume und KNN.
  • Training und Validierung: Automatisierung des Model-Trainings und der Validierung; Techniken zur Hyperparameter-Optimierung und Kreuzvalidierung.
• Modellbewertung und -optimierung
  • Modellbewertung: Anwendung von Metriken zur Bewertung der Modellleistung, wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC.
  • Modelloptimierung: Nutzung von Techniken zur Verbesserung der Modellleistung; Beispiele für Regularisierung, Feature-Selektionsverfahren und Ensemble-Methoden.
• Zeitreihenanalyse und Prognosemodelle
  • Datenvorbereitung für Zeitreihen: Vorbereitung von Zeitreihendaten für die Modellierung; Techniken wie Glättung, Differenzierung und Saisonalitätsanpassung.
  • Erstellung und Bewertung von Prognosemodellen: Anwendung von Modellen wie ARIMA, LSTM und Prophet zur Prognose; Bewertung der Modellleistung mit spezifischen Zeitreihenmetriken.
• Unüberwachtes Lernen und Clustering
  • Clustering-Methoden: Einführung in Clustering-Algorithmen wie K-Means, DBSCAN und Hierarchical Clustering; Anwendung von Copilot zur Implementierung und Optimierung dieser Algorithmen.
  • Dimensionalitätsreduktion: Nutzung von Techniken wie PCA, t-SNE und UMAP zur Reduktion der Datenkomplexität und Verbesserung der Modellinterpretierbarkeit.
• NLP und Textanalyse
  • Vorverarbeitung von Textdaten: Unterstützung durch Copilot bei der Tokenisierung, Stemming, Lemmatization und Entfernung von Stoppwörtern.
  • Modellierung und Analyse: Anwendung von Techniken wie TF-IDF, Word2Vec und BERT zur Textklassifikation und -analyse; Beispiele für die Implementierung und Bewertung von NLP-Modellen.
• Praxisbeispiele und Best Practices
  • Implementierung eines Data Science-Projekts: Durchführung eines Beispielprojekts zur Anwendung der erlernten Techniken und Methoden; Schritt-für-Schritt-Anleitung von der Planung bis zur Umsetzung.
  • Erfahrungsberichte und Best Practices: Präsentation realer Fallstudien und Best Practices zur erfolgreichen Implementierung und Nutzung von GitHub Copilot in Data Science- und Machine Learning-Projekten.