Moderne Datenanalyse mit Python

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Startdaten und Startorte

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Beschreibung

Neben Minitab® und R bieten wir Ihnen eine Python Schulung an. Als universelle Programmiersprache ist es einfach, übersichtlich und im Bereich der IT weit verbreitet. Im Gegensatz zu anderen Statistiksys- temen können Sie bei Python auf Grund der Be- kanntheit auf breitere Unterstützung bauen.

Unser 2-tägiger Kurs bietet Ihnen eine Einführung in der Verwendung von Python mit dem Ziel Daten vor- zubereiten, zu visualisieren und Modelle entsprechend den Schritten 1-3 in CRISP_DM zu bauen. Der Fokus liegt auf der Vorbereitung und Visualisierung von Daten um neue Hypothesen und Einsichten zu gewinnen.

Da wir neben einem theoretischen Teil auch praktische Übungen durchführen wollen, bringen Sie…

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Frequently asked questions

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Noch nicht den perfekten Kurs gefunden? Verwandte Themen: Datenanalyse, Python, Big Data, Data Science und Data Mining.

Neben Minitab® und R bieten wir Ihnen eine Python Schulung an. Als universelle Programmiersprache ist es einfach, übersichtlich und im Bereich der IT weit verbreitet. Im Gegensatz zu anderen Statistiksys- temen können Sie bei Python auf Grund der Be- kanntheit auf breitere Unterstützung bauen.

Unser 2-tägiger Kurs bietet Ihnen eine Einführung in der Verwendung von Python mit dem Ziel Daten vor- zubereiten, zu visualisieren und Modelle entsprechend den Schritten 1-3 in CRISP_DM zu bauen. Der Fokus liegt auf der Vorbereitung und Visualisierung von Daten um neue Hypothesen und Einsichten zu gewinnen.

Da wir neben einem theoretischen Teil auch praktische Übungen durchführen wollen, bringen Sie bitte ein Laptop zum Training mit. Die Software werden wir im Kurs gemeinsam installieren.

Inhalte

  • CRISP_DM Standard für Datenanalyse
  • Kurze Einführung in Python
  • Visualisierung der Daten mit Python
  • Vorbereitung der Daten mit Pandas
  • Modellbau
  • Übung

Ziele des Trainings

  • Grundlagen der Datenanalyse verstehen
  • Python Basics lernen
  • Präsentationsreife Graphiken erstellen
  • Datensätze schnell und effizient vorbereiten
  • Praktische Erfahrungen sammeln
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