Jupyter Notebooks für Explorative Datenvisualisierung 1. Einführung in Jupyter Notebooks und ihre Funktionen: Grundlagen von Jupyter Notebooks und deren Einsatzmöglichkeiten, Installation und Einrichtung von Jupyter Notebook, Erstellen und Verwalten von Notebooks 2. Datenimport und -vorbereitung für Visualisierungen: Datenquellen und Importmethoden (CSV, Excel, APIs), Datenbereinigung und -transformation mit Pandas, Umgang mit fehlenden Werten und Datenformaten 3. Visualisierungstechniken mit Matplotlib und Seaborn: Erstellung von grundlegenden Diagrammen (Liniendiagramme, Balkendiagramme), Erweiterte Visualisierungen (Heatmaps, Boxplots), Anpassung von Visualisierungen mit Stil- und Layoutoptionen 4. Interaktive Visualisierungen mit Plotly: Einführung in Plotly und seine Vorteile für interaktive Grafiken, Erstellung interaktiver Dashboards, Integration von Widgets für Benutzerinteraktion 5. Explorative Datenanalyse mit Jupyter Notebooks: Techniken zur Datenexploration und -analyse, Identifikation von Mustern und Trends in den Daten, Dokumentation der Analyseprozesse und Ergebnisse 6. Praktische Anwendung von Visualisierungen auf reale Datensätze: Auswahl eines realen Datensatzes für die Analyse, Durchführung einer vollständigen explorativen Analyse, Präsentation der Ergebnisse in einem strukturierten Jupyter Notebook 7. Optimierung und Best Practices für Datenvisualisierung: Prinzipien der effektiven Datenvisualisierung, Vermeidung häufiger Fehler und Missverständnisse, Feedback-Methoden zur Verbesserung von Visualisierungen 8. Zukunftstrends in Datenvisualisierung und Jupyter Notebooks: Neue Technologien und Tools im Bereich Datenvisualisierung, Integration von Machine Learning in Visualisierungen, Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und Innovationen