Beschreibung
Einstieg in die Datenanalyse mit Python: NumPy und Pandas, Visualisierung, Data-Literacy
Ziel
Mit einer umfangreichen Landschaft an Bibliotheken zur Datenverarbeitung, -auswertung und -visualisierung bildet Python eine ideale Plattform für die Analyse von Daten. In diesem zweitägigen Online-Workshop erhalten Sie einen fundierten Einstieg in Methoden und Ansätzen, die Sie direkt in Ihrem Berufsalltag anwenden können.Im Fokus dieser Schulung steht das interaktive Erlernen von effiziente Analysen großer tabellarischer Datensätze mit numerischen und kategorischen Spalten sowie Textfeldern:
• Visualisierung von Daten und Zusammenhängen
• Aufbereitung von Ergebnissen für Dritte, zum Beispiel in Form von Berichten und Präsentationen für das Management
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Inhalte / Module
Tag 1:
Block 1: Einstieg Python & JupyterLab
*Auffrischung der Grundlagen der Programmierung mit Python (Variablen, Schleifen, Funktionen, Importieren von Modulen, Laden und Speichern von Daten)
*Einführung in Jupyter Notebooks als Werkzeug für Datenanalysen
Block 2: NumPy & Matplotlib
*Effizientes Rechnen auf großen numerischen Datenmengen mit der Python-Bibliothek NumPy
*Visualisierung der Daten mit der Python-Bibliothek Matplotlib
Tag 2:
Block 3: Pandas & Seaborn
*Analyse von tabellarischen Datensätzen (“DataFrames”) mit der Python-Bibliothek Pandas
*Verarbeitung numerischer Daten (Vertiefung Block 2)
*Analyse kategorischer Daten sowie von Textfeldern (inkl. Exkurs reguläre Ausdrücke)
*Komplexe visuelle Analysen mit der Python-Biblitohek Seaborn
Block 4: Best Practices für Analyseprojekte
*Gemeinsame Analyse typischer Fallstricke bei umfangreichen Analyseprojekten auf Basis der in den vorherigen Blöcken gesammelten Erfahrungen
*Interaktive Erarbeitung von Grundprinzipien für reproduzierbare und verlässliche Datenanalysen
*Erzeugen von Präsentationen und Reports aus Jupyter Notebooks
*Export von Datensätzen zur weiteren Verarbeitung mit Excel
Zielgruppe / Voraussetzungen
Voraussetzungen: Erste Erfahrung mit Programmierung in Python (Variablen, Schleifen, Funktionen) und der Verarbeitung von strukturierten Daten, zum Beispiel mit Excel oder Tableau.
Um den Installationsaufwand gering zu halten, arbeiten Sie in einer bereitgestellten Online-Umgebung auf Basis der Open-Source-Anwendung JupyterLab. Für den Zugriff sind ein moderner Webbrowser sowie eine stabile Internetverbindung nötig. Zudem sollte die Möglichkeit bestehen, auf dem eigenen Rechner Dateien zu speichern sowie Excel- und PDF-Dateien zu öffnen. Idealerweise verfügen Sie über einen ausreichend großen oder auch einen zweiten Bildschirm, um Online-Umgebung und Videkonferenz gleichzeitig betrachten zu können.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
Kostenzusatz
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heise Academy
Karl-Wiechert-Allee 10
30625 Hannover
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