Einführung in die Datenprogrammierung
  • Verstehen Sie die Bedeutung der Programmierung in Data Engineering und Data Science.
  • Lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte für die Datenmanipulation und -analyse kennen.
  • Erfahren Sie, wie Datenwissenschaftler die Programmierung nutzen, um datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen.
Datenanalyseverfahren Einführung
  • Bereiten Sie Datensätze mithilfe von Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) vor.
  • Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy für die Datenvorverarbeitung.
  • Integrieren Sie SQL, um strukturierte und unstrukturierte Daten abzufragen und zu transformieren.
Programmierung für die Datenverarbeitung
  • Entwickeln Sie ETL-Workflows, um die Datenerfassung und -transformation zu optimieren.
  • Automatisieren Sie Datenbereinigungs- und -verarbeitungsaufgaben mithilfe von Python-Skripten.
  • Lernen Sie Fehlerbehandlungs- und Debugging-Techniken für robuste Datenpipelines kennen.
Sofortige Verarbeitung in der Datenverarbeitung
  • Erkunden Sie die Rolle der sofortigen Verarbeitung in modernen KI- und Daten-Workflows.
  • Verwenden Sie Python-Bibliotheken, um sofortige Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren.
  • Wenden Sie maschinelle Lerntechniken an, um sofortige Datenmodelle zu verbessern.
Anwendungen und Projekte aus der Praxis
  • Arbeiten Sie an praktischen Projekten, die Datenprogrammierung und sofortige Verarbeitung beinhalten.
  • Arbeiten Sie an Gruppenaufgaben, um reale Herausforderungen der Datenverarbeitung zu simulieren.
  • Präsentieren Sie Stakeholdern datengesteuerte Lösungen und betonen Sie dabei die Integration von Datenwissenschaft und Datenanalyse.

Datenprogrammierung und sofortige Verarbeitung spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung effizienter ETL-Workflows und der Automatisierung von Datenbereinigungsaufgaben.