Beschreibung
Einführung in Datenanalyse mit Python und Pandas
Wachsende Bedeutung von Daten in der Wirtschaft- In der heutigen datengetriebenen Welt spielen Daten eine zentrale Rolle in fast jeder Branche, von der Finanzwelt über den Gesundheitssektor bis hin zum Marketing. Das Erlernen von Datenanalysetechniken ermöglicht es Einzelpersonen und Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen.
- Python hat sich als eine der bevorzugten Programmiersprachen für Datenwissenschaftler und Analysten etabliert, hauptsächlich wegen seiner Einfachheit und Flexibilität.
- Pandas ist eine der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für Datenanalyse. Es ermöglicht das einfache Manipulieren, Bereinigen und Analysieren von Daten in tabellarischer Form.
- Kosteneinsparungen : Durch die Verwendung von Open-Source-Tools wie Python und Pandas können Unternehmen teure proprietäre Softwarelizenzen vermeiden. Außerdem können interne Datenanalysefähigkeiten dazu führen, dass weniger externe Berater oder Dienstleister benötigt werden.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 9 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung
- Was ist Pandas und wozu wird es verwendet?
- Installieren und Einrichten von Pandas
- Python-Installation überprüfen.
- Grundlegende Objekte in Pandas
- Series
- DataFrame
- Daten Laden und Speichern
- Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, SQL, etc.) lesen
- Daten in verschiedene Formate speichern
- Daten Anzeigen
- Die ersten und letzten Zeilen anzeigen mit head() und tail()
- Informationen über den DataFrame mit info()
- Zusammenfassungsstatistiken mit describe()
- Daten Auswahl
- Auswahl nach Spalten und Zeilen
- Auswahl nach Index
- Boolean-Indizierung
- Reinigen von Daten
- Fehlende Daten behandeln: dropna(), fillna()
- Duplikate entfernen
- Daten Umformen
- melt() und pivot()
- groupby(): Aggregieren, Transformieren, Filtern
- Daten Verknüpfen
- merge() für Verknüpfungen ähnlich wie SQL-Joins
- concat() zum Verbinden von DataFrames
- Zeitreihen
- Datum und Zeit in Pandas
- Zeitreihen-DataFrames und -Funktionen
- Textdaten
- String-Methoden in Pandas
- Reguläre Ausdrücke verwenden
- Statistische Methoden
- Korrelation und Kovarianz
- Eindeutige Werte, Wertezählungen und Mitgliedschaft
- Kategorische Daten
- Einführung in kategorische Daten in Pandas
- Sortieren und Gruppieren von kategorischen Daten
- Visualisierung mit Pandas
- Eingebaute Plotting-Methoden
- Integration mit Matplotlib und Seaborn
- Performance Tipps
- Verwendung von eval() und query() Methoden
- Categorical Datentyp für Effizienz
Zielgruppe / Voraussetzungen
Business Analysten : Diese Fachleute könnten von den datenmanipulierenden Fähigkeiten von Pandas profitieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Einsteiger in die Datenwissenschaft : Personen, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, werden feststellen, dass Pandas ein wichtiges Tool in diesem Bereich ist.
IT-Profis und Entwickler : Selbst wenn sie nicht täglich mit Datenanalysen zu tun haben, können sie von den Fähigkeiten profitieren, die Pandas bietet, um Daten schnell zu verarbeiten oder zu transformieren.
Fachexperten aus verschiedenen Branchen : Personen aus Bereichen wie Finanzen, Marketing, HR oder Vertrieb könnten Pandas nutzen, um datengetriebene Erkenntnisse in ihrem jeweiligen Fachgebiet zu gewinnen.
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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