- Grundlagen der Data Analysis und Rolle von Datenvisualisierung in der Entscheidungsfindung
- Verständnis von Datenstrukturen, KPIs und zielgerichteter Datenvisualisierung für verschiedene Zielgruppen
- Datenvorbereitung mit Pandas als Grundlage für effektive Data Analysis und visuelle Auswertung
Data Visualization mit Python Basics
- Diagramme erstellen mit Matplotlib und Seaborn zur Unterstützung der Data Analysis
- Vergleich, Verteilung und Zeitreihen mit Hilfe professioneller Datenvisualisierung darstellen
- Einsatz von Farben, Achsen, Titeln und Layouts für eine präzise Datenvisualisierung
Visualisierungstechniken für komplexe Daten
- Heatmaps, Boxplots, Scatterplots und Histogramme im Kontext der Data Analysis anwenden
- Multivariate Datenvisualisierung mit Subplots und Facet-Grids
- Erkennung von Datenmustern, Korrelationen und Clustern mithilfe gezielter Datenvisualisierung
Praxisnahe Umsetzung mit Pandas & Visual Libraries
- Data Wrangling als Vorbereitungsschritt für die Datenvisualisierung
- Verwendung von Pandas-integrierten Visualisierungsmethoden zur schnellen Data Analysis
- Kombinierte Nutzung von Data Analysis und Datenvisualisierung in Jupyter Notebooks
Mini-Projekt: Visualisierung mit Python
- Eigenständiges Datenvisualisierung-Projekt mit echten Datensätzen
- Visuelles Storytelling als Teil einer ganzheitlichen Data Analysis
- Aufbereitung und Präsentation eines visuellen Analyseberichts mit Fokus auf Datenvisualisierung
Python wird häufig für Data Visualization genutzt, insbesondere durch die Bibliotheken Matplotlib und Seaborn zur Unterstützung der Data Analysis.