Kursbeschreibung
Lernen Sie Daten mit Python und NumPy, Pandas, Matplotlib und Co. zu analysieren und zu visualisieren.
Nach dem Kurs können Sie…
- verstehen, wie im Data Science Bereich aus komplexen Daten sinnvolle Analysen erstellt werden
- mit Numpy und gleichförmigen, multidimensionale Arrays (Matrizen) arbeiten
- mit Pandas komplexe Daten einlesen, manipulieren und auswerten
- mit Pandas und Matplot beeindruckende Charts und Grafiken erstellen
Zielgruppe
- Data Scientists
- Python EntwicklerInnen
- Alle die Daten einlesen, auswerten und visualisieren wollen
Voraussetzung für die Schulung
Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung, am besten in Python.
Kursinhalte
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 (IDE)
- 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)
- uvm.
Pandas und Matplotlib
- Charts erstellen
- Bar-Charts
- Pie-Charts
- Box-Charts
- Histogramme
- Hexagonale Charts
- …