Datenwissenschaft: Datenvisualisierung und Storytelling
Dieser Kurs bietet einen strukturierten Ansatz für die Datenvisualisierung und das Storytelling und vermittelt den Lernenden die Fähigkeiten, Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Python-Visualisierungsbibliotheken, Storytelling-Techniken und Datenpräsentationsstrategien.
Kursmodule:
- Erlernen der Python-Syntax, -Schleifen und -Funktionen für die Datenverarbeitung.
- Verstehen der Rolle von Python bei der Datenvisualisierung und -analyse.
- Arbeiten mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib.
- Installieren und konfigurieren Sie Jupyter Notebooks und Anaconda.
- Verwenden Sie Git für die Versionskontrolle in datenwissenschaftlichen Projekten.
- Erkunden Sie Python-IDEs wie PyCharm und VS Code für nahtlose Arbeitsabläufe.
- Verstehen Sie, warum Visualisierung in der Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung ist.
- Lernen Sie die Prinzipien einer effektiven visuellen Darstellung kennen.
- Erkunden Sie verschiedene Diagrammtypen für unterschiedliche Datenerkenntnisse.
- Erstellen Sie Balkendiagramme, Streudiagramme, Histogramme und Liniendiagramme.
- Verwenden Sie Heatmaps und Pair-Plots für Korrelationsanalysen.
- Passen Sie Diagramme mit Anmerkungen, Beschriftungen und Themen an.
- Erkunden Sie interaktive Visualisierungen mit Plotly und Dash.
- Erstellen Sie Echtzeit-Dashboards für die dynamische Datenanalyse.
- Arbeiten Sie mit georäumlichen und mehrdimensionalen Visualisierungen.
- Lernen Sie, wie Sie eine überzeugende Erzählung mit Daten erstellen.
- Verstehen Sie die Bedeutung von Kontext, Klarheit und Zielgruppe.
- Verwenden Sie Farbtheorie, Typografie und Designprinzipien, um das Storytelling zu verbessern.
- Betten Sie Visualisierungen in PowerPoint, PDFs und Webanwendungen ein.
- Lernen Sie, Tableau, Power BI und Google Data Studio für das Storytelling mit Daten zu nutzen.
- Entwickeln Sie interaktive Berichte für Stakeholder und Geschäftspräsentationen.
- Wenden Sie Visualisierungstechniken auf reale Datensätze an.
- Arbeiten Sie an Fallstudien und Projekten, um wichtige Erkenntnisse zu vermitteln.
- Erstellen Sie eine datengesteuerte Geschichte mit Python-Visualisierungstools.
Der Kurs Datenvisualisierung umfasst Techniken wie interaktive Visualisierungen, die mit Tools wie Matplotlib, Seaborn und Plotly umgesetzt werden.