Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.
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Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.
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Startdaten und Startorte
Beschreibung
Dieser Python Kurs bietet Ihnen die Möglichkeit, den Umgang mit Daten mithilfe der Programmiersprache Python zu erlernen. Sie erhalten fundiertes Wissen über die Bibliotheken NumPy und Pandas, die essentiell für Datenanalyse und -manipulation in Python sind. NumPy ermöglicht das Arbeiten mit großen, multidimensionalen Datenarrays und Matrizen, während Pandas dafür bekannt ist, Datenstruktur- und Datenanalysewerkzeuge zur Verfügung zu stellen.
Darüber hinaus lernen Sie, Ihre Daten mit Matplotlib und weiteren Visualisierungstools zu visualisieren. Matplotlib ist eine Python-Bibliothek, die eine Vielzahl von statischen, animierten und interaktiven Plots in hoher Qualität bietet.
Mit diesen Fähi…
Frequently asked questions
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Dieser Python Kurs bietet Ihnen die Möglichkeit, den Umgang mit Daten mithilfe der Programmiersprache Python zu erlernen. Sie erhalten fundiertes Wissen über die Bibliotheken NumPy und Pandas, die essentiell für Datenanalyse und -manipulation in Python sind. NumPy ermöglicht das Arbeiten mit großen, multidimensionalen Datenarrays und Matrizen, während Pandas dafür bekannt ist, Datenstruktur- und Datenanalysewerkzeuge zur Verfügung zu stellen.
Darüber hinaus lernen Sie, Ihre Daten mit Matplotlib und weiteren Visualisierungstools zu visualisieren. Matplotlib ist eine Python-Bibliothek, die eine Vielzahl von statischen, animierten und interaktiven Plots in hoher Qualität bietet.
Mit diesen Fähigkeiten ausgestattet, können Sie dann Ihre Daten nicht nur effektiv analysieren, sondern auch überzeugend darstellen. Dieser Kurs ermöglicht es Ihnen, die Macht Ihrer Daten voll auszuschöpfen und fundierte, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
- 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
Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung, am besten in Python.
Data Scientists, Python EntwicklerInnen. Alle die Daten einlesen, auswerten und visualisieren wollen.
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