‫Willkommen zurück.
‫Wir sind jetzt an einem kritischen Punkt im Kurs, weil wir zwei Wege haben, die auseinander gehen werden.
‫Machen Sie sich keine Sorgen, diese beiden Wege hängen nur von Ihren bisherigen Erfahrungen ab.
‫Am Ende des Kurses landen Sie immer noch mit dem gleichen Wissen am selben Ort.
‫Aber wir möchten sicherstellen, dass dieser Kurs für alle inklusiv ist.
‫Damit wir fortfahren können, müssen wir eine Programmiersprache und insbesondere Python kennen, da Python
‫in der gesamten Datenwissenschaft verwendet wird.
‫Es ist eine zwingende Voraussetzung.
‫Also müssen wir es lernen.
‫Nun, einige von Ihnen kennen Python bereits, oder?
‫Für diejenigen, die Python kennen, können Sie einfach mit der nächsten Vorlesung fortfahren, denn ab der nächsten Vorlesung gehen wir
‫davon aus, dass Sie wissen, wie man in Python programmiert.
‫Der andere Weg ist für Leute, die Python nicht kennen, egal ob Sie neu in der Programmierung sind oder vielleicht eine andere Sprache
‫kennen, aber mit Python nicht so vertraut sind.
‫Nun, wir haben einen zweiten Weg, bei dem wir Ihnen Python von Grund auf für diese Leute beibringen.
‫Sie müssen zum Ende des Kurses in die Kursübersicht gehen und den Python-Abschnitt starten.
‫Und wenn Sie mit diesem Python-Abschnitt fertig sind, kehren Sie zu dieser Vorlesung zurück und fahren Sie dann mit dem Kurs fort.
‫Ich verspreche Ihnen, es ist nicht so einschüchternd, wie Sie denken.
‫Und Sie werden Python genug lernen, um angestellt zu werden.
‫Jetzt fragen Sie sich vielleicht, warum brauchen wir überhaupt Python?
‫All das, worüber Sie gesprochen haben, klingt sehr nach Daten, die wir einfach mit Excel und
‫Excel-Tabellen zum Erstellen von Diagrammen verwenden können, und haben wir dafür nicht Excel?
‫Und setzen Unternehmen Excel seit Jahrzehnten erfolgreich ein?
‫Obwohl Excel großartig ist, gibt es einige Bereiche, die eine Programmiersprache wie Python für
‫bestimmte Arten von Data Science und Datenanalyse viel besser machen.
‫Also vertrau mir in dieser Sache.
‫Sie müssen Python kennen, da Sie im Gegensatz zu Excel nur eine visuelle Darstellung haben und Zellen per Drag &
‫Drop verschieben und herumspielen können.
‫Nun, mit Python haben wir gewisse Vorteile, wie die Möglichkeit, mit fast jeder Art von Daten zu arbeiten.
‫Sie können sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Dinge einfacher machen.
‫Es geht viel schneller, wenn Sie beginnen, mit immer größeren Datenmengen zu arbeiten.
‫Es hat sich zu Autistik- und maschinellen Lernfähigkeiten weiterentwickelt, die wir mit Excel nicht bekommen würden.
‫Und auch erweiterte Datenvisualisierungen, sodass wir einfach Dinge erstellen können, die über allgemeine Diagramme hinausgehen, die Sie möglicherweise in
‫Excel finden, aber was noch wichtiger ist, mit Python können Sie Python überall ausführen.
‫Sie benötigen kein bestimmtes Betriebssystem oder einen bestimmten Computertyp.
‫Sie können Ihre Data-Science-Projekte und Machine-Learning-Projekte mit Python ausführen.
‫Also ja, man muss Python kennen und ich habe Python in diesem Video millionenfach gesagt.
‫Das sind also Ihre beiden Möglichkeiten.
‫Entweder kennen Sie Python und machen mit dem Kurs weiter oder Sie kennen Python nicht.
‫Sie werden also zum Python-Abschnitt springen und zu diesem Video zurückkehren.
‫Gut.
‫Zwei Wege.
‫Lass uns anfangen.
‫Wir werden alle am selben Ort landen.
‫Ich werde im nächsten sehen.
‫Tschüss.