Scatterplot + Datenanalyse + Visualisierung + Python

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Scatterplots zur Analyse und Visualisierung von Datensätzen. Die Teilnehmenden lernen Techniken zur Darstellung von Korrelationen sowie zur Strukturierung und Interpretation von Daten mit geeigneten Tools.

Modul 1: Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
Modul 2: Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen

Datenvisualisierung - Analyse und Darstellung von Datenmustern
  • Grundlagen der Visualisierung: Diagrammtypen wie Boxplot, Histogramm und Scatterplot zur explorativen Datenanalyse einsetzen.
  • Datenquellen strukturieren: Power BI Dataflows, Python und Datenaufbereitung für visuelle Darstellung und Interpretation.
  • Visuelle Analysen: Anwendung statistischer Methoden auf große Datenmengen mit Fokus auf datenbasierte Auswertungen.
  • Darstellung komplexer Daten: Muster erkennen, Visualisierungen erstellen und Analyseergebnisse systematisch kommunizieren.

Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
  • Einsatz von Scatterplot zur Darstellung von Korrelation, Streuung und Struktur in Datenanalyse und Data Science Anwendungen.
  • Analyse großer Datenmengen mit Scatterplot Analysis im Kontext von Big Data, Statistik und explorativen Visualisierungen.
  • Techniken zur Erstellung mit Python, Power BI Visuals und Datenaufbereitung für interaktive Visualisierung von Beziehungen.
  • Nutzung in Analyseprozessen: Scatterplot als Methode zur Interpretation und Strukturierung heterogener Datenquellen.

Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Scatterplots für die Analyse von Datenbeziehungen zu erstellen und anzuwenden. Sie nutzen Python und Power BI zur interaktiven Visualisierung in verschiedenen Analyseprozessen.