In diesem Seminar lernen die Kursteilnehmenden, wie sie Daten mit Python systematisch analysieren, aufbereiten und verständlich visualisieren. Das Training führt praxisnah von den Grundlagen der Datenanalyse über wichtige Python-Bibliotheken wie NumPy und Pandas bis hin zum Laden, Bereinigen, Transformieren und Auswerten von Daten aus Dateien, Excel oder Datenbanken. Ergänzend erhalten die Schulungsteilnehmenden einen Einstieg in aussagekräftige Visualisierungen sowie in KI-gestützte Datenanalyse und maschinelles Lernen mit Python.
Agenda-Vorschlag
Grundlagen der Datenanalyse
- Methoden, Tools, Darstellung
- Heterogene Datenherkunft (Dateien, DB-Server, Excel, json, xml,…)
- OLTP und OLAP, Data Warehouse, Data Lake
- ETL oder ELT?
Grundlagen in Python
- Warum Python für die Datenanalyse? Warum nicht?
- Grundlegende Python-Bibliotheken für die Analyse
- Installation und Konfiguration
Datenanalyse
- Grundlagen praktische Statistik
- In Python integrierte Datenstrukturen, Funktionen und Dateien
- Grundlagen von Numpy und Pandas
- Daten laden (Dateien, Excel, DB-Server)
- Daten bereinigen und transformieren
- Daten auswerten
Visualisierung
- Plotten und Visualisieren mit Maxplotlib und Seaborn
- Erstellen aussagekräftiger Charts
KI-gestützte Datenanalyse mit Python
- Grundlagen des maschinellen Lernens (Entscheidungsbäume, (un)begleitetes Lernen, Deep Learning, neuronale Netze, Algorithmen)
- Maschinelles Lernen in Python (tensorflow, keras)
Zielgruppe
Data Analyst, Data Scientist, Entwickler.innen, Fachinformatiker.innen, Mitarbeitende aus dem Business Intelligence (BI) Bereich
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Python sind von Vorteil.
Dauer
4,0 Tage