- Lernen Sie Python-Syntax, Datenstrukturen, Schleifen und Funktionen für Data Analysis.
- Verstehen Sie den Einsatz von Python in der Datenverarbeitung und Analyse.
- Nutzung gängiger Bibliotheken zur Unterstützung analytischer Prozesse.
Einrichten von Entwicklungsumgebungen
- Einrichten von Jupyter Notebooks und Anaconda für nahtlose Data Analysis-Workflows.
- Verwendung von Git zur Versionskontrolle analytischer Projekte.
- Optimierung von Analyseprozessen mit Automatisierungstools.
Datenmanipulation mit Python-Bibliotheken
- Verwenden Sie Pandas und NumPy zur effizienten Datenbearbeitung.
- Bereinigen Sie Datensätze, um sie für Data Analysis nutzbar zu machen.
- Berechnen Sie Metriken und Kennzahlen für quantitative Einblicke.
Explorative Datenanalyse (EDA)
- Nutzung statistischer Methoden zur Mustererkennung in der Data Analysis.
- Erkennung von Ausreißern und Unregelmäßigkeiten.
- Ableitung datengestützter Hypothesen aus komplexen Datensätzen.
Datentransformation und -aggregation
- Aggregieren und Gruppieren von Daten zur Vorbereitung auf tiefergehende Data Analysis.
- Feature Engineering zur Verbesserung analytischer Ergebnisse.
- SQL-Integration für umfassende strukturierte Auswertungen.
Einführung in die Datenvisualisierung
- Visuelle Darstellung als Kernkomponente effektiver Data Analysis.
- Erstellen Sie klare, zielgerichtete Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn.
- Nutzung von Diagrammen zur Verdeutlichung von Analyseergebnissen.
Fortgeschrittene Visualisierungstechniken
- Einsatz von Heatmaps, Pair Plots und interaktiven Visualisierungen in Data Analysis-Projekten.
- Anpassung von Layouts für maximale Aussagekraft.
- Dashboard-Erstellung zur interaktiven Präsentation der Ergebnisse.
Praktische Übungen zur Datenanalyse und -visualisierung
- Arbeiten Sie mit echten Datensätzen zur Durchführung von Data Analysis.
- Visualisieren Sie Erkenntnisse und erstellen Sie überzeugende Berichte.
- Anwendung von Business-Intelligence-Strategien zur Entscheidungsunterstützung.
Die Teilnehmer vertiefen ihre Fähigkeiten in Data Analysis und Data Visualization mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn.