Kursbeschreibung
Dieser Python Kurs bietet dir die Möglichkeit, den Umgang mit Daten mithilfe der Programmiersprache Python zu erlernen. Du erhältst fundiertes Wissen über die Bibliotheken NumPy und Pandas, die für Datenanalyse und Datenmanipulation in Python besonders wichtig sind. NumPy ermöglicht dir das Arbeiten mit großen, multidimensionalen Datenarrays und Matrizen, während Pandas leistungsfähige Werkzeuge für Datenstrukturen und Datenanalyse bereitstellt.
Darüber hinaus lernst du, deine Daten mit Matplotlib und weiteren Visualisierungstools anschaulich darzustellen. Matplotlib ist eine Python-Bibliothek, mit der du hochwertige statische, animierte und interaktive Diagramme erstellen kannst.
Mit diesen Fähigkeiten kannst du deine Daten nicht nur effektiv analysieren, sondern auch verständlich und überzeugend präsentieren. So bist du in der Lage, das Potenzial deiner Daten besser zu nutzen und fundierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Data Science mit Python
- Pandas & NumPy professionell nutzen
- Daten analysieren & visualisieren
- Jupyter praxisnah einsetzen
- CSV, Excel & SQL integrieren
- Aussagekräftige Charts erstellen
Zielgruppe
Voraussetzung für die Schulung
Kursinhalte
Folgende Lerninhalte werden in unserem Python Kurs vermittelt:
- Übersicht und Einführung in den Bereich Data Science
- Was ist Pandas, Numpy, Scipy und Co?
- Welche Bibliotheken gibt es sonst noch im Data Science Bereich?
- Vor- und Nachteile der Anaconda Distribution
- Einrichten der Python Tool-Chain und Entwicklungsumgebung (DIE)
- Python Module installieren (numpy, pandas und Co.)
- Jupyter Notebook
- PyCharm vs VS Code
- Datenstrukturen in Python (im Bereich Data Science)
- Listen (Arrays)
- Mehrdimensionale Arrays
- Gleichförmige mehrdimensionale Arrays (Matrizen)
- Tuples
- Dictionaries und Sets
- Numpy
- Grundlagen
- Array Erstellung
- Datentypen
- Numpy Listen
- Matrix Operationen
- Pandas
- Übersicht
- Daten mit Pandas einlesen
- CSV Dateien
- Excel Sheets
- SQL Datenbanken
- DataFrames in Pandas
- DataFrames manipulieren, abfragen und sortieren
- DataFrames gruppieren
- DataFrames mit Datum und Zeit
- Datenauswertung mit Pandas (min, max, sum, avg und viele mehr)
- Pandas und Matplotlib
- Charts erstellen
- Bar-Charts
- Pie-Charts
- Box-Charts
- Histogramme
- Hexagonale Charts
- Tipps und Tricks
