- Grundlegendes Verständnis von Datenanalyse, Data Visualisierung und deren strategische Bedeutung
- Erfassen von Datenstrukturen, KPIs und zielgerichteter Data Visualization für diverse Empfänger
- Effiziente Datenaufbereitung mit Pandas für optimale Data Analytics und visuelle Darstellung
Python-Grundlagen für Data Visualization
- Erstellen von Diagrammen mit Matplotlib und Seaborn zur Unterstützung der Datenanalyse
- Darstellung von Vergleichen, Verteilungen und Zeitreihen mittels professioneller Data Visualisierung
- Verwendung von Farben, Achsen, Titeln und Layouts für genaue Darstellung der Daten
Methoden der Datenvisualisierung für komplexe Informationen
- Einbindung von Heatmaps, Boxplots, Scatterplots und Histogrammen zur Datenanalyse
- Subplots und Facet-Grids zur multidimensionalen Data Visualization
- Erkennung von Datenmustern und Korrelationen mit präziser Datenvisualisierung
Praktische Umsetzung mit Pandas und Visual Libraries
- Data Wrangling als vorbereitender Schritt für die Datenvisualisierung
- Nutzen von Pandas-integrierten Visualisierungstools für effektive Data Analytics
- Kombination von Data Analysis und Visualisierung in Jupyter Notebooks
Projekt: Datenvisualisierung mit Python
- Eigenes Projekt zur Datenvisualisierung mit realen Daten
- Visuelles Storytelling als Teil der umfassenden Data Analytics
- Erstellung und Präsentation eines visuellen Analyseberichts mit Schwerpunkt auf Visualisierungen