SQL-Datenintegration in Data Science-Projekten
  • Verbindung von SQL-Datenbanken mit Python für effektive Datenerfassung
  • Nutzung von SQL-Abfragen in Kombination mit Pandas für Datenmanipulation


Datenanalyse mit Pandas
  • Verwenden von DataFrames für vielfältige Datenanalysen und -transformationen
  • Implementierung von Aggregationen, Zusammenführungen und Gruppierungen zur Datenaufbereitung


Numerische Berechnungen mit NumPy
  • Nutzen von NumPy-Arrays für schnelle und effiziente numerische Berechnungen
  • Anwendung von linearen Algebra- und Statistikfunktionen zur Datenanalyse


Datentransformation und Bereinigung
  • Verwenden von Pandas und NumPy, um saubere und analysierbare Datensätze zu erzeugen
  • Beseitigung fehlender Werte und Duplikate, um die Datenqualität zu erhöhen


Best Practices für Data Science
  • Optimierung von Berechnungen durch effiziente Datenstrukturen und Algorithmen
  • Nutzung von Visualisierungsbibliotheken zur Darstellung von Erkenntnissen aus den Daten