Grundlagen Datenanalyse

Python-Schulung: Datenanalyse mit Python

In dieser Python-Schulung lernen Sie den typischen Datenanalyse-Workflow mit NumPy, Matplotlib und Pandas kennen: Daten strukturieren, untersuchen, aufbereiten und aussagekräftig visualisieren.

Spezialisiert auf Python

Warum diese Python-Schulung?

Die Schulung „Datenanalyse mit Python“ ist Teil unseres spezialisierten Python-Programms. Sie wird von Trainern vorbereitet, die Python seit vielen Jahren unterrichten, praktisch einsetzen und als Fachautoren vermitteln. Dadurch verbinden wir Grundlagen, Hintergründe, typische Stolperstellen und den Transfer in reale Aufgaben.

Python-Spezialisten Praxisorientierte Übungen Online, Inhouse oder offen

Zielgruppe aus dem Kursprogramm

Für wen eignet sich diese Python-Schulung?

Diese Schulung wendet sich an Programmierende, die bereits Grundkenntnisse in Python haben oder unseren Kurs "Python in 2 Tagen" besucht haben, und sich nun in die Module Numpy, Matplotlib und Pandas zum Zwecke der Datenanylyse und Datenvisualisierung einarbeiten wollen.

Inhalte und Lernziele

Das lernen Sie in dieser Python-Schulung

  • Numerische Daten performant mit NumPy-Arrays bearbeiten
    • Geeignete Datenstrukturen für numerische Aufgaben wählen
    • Vektorisierte Berechnungen mit NumPy-Ufuncs durchführen
    • Sequenzen mit Slicing gezielt zerlegen
    • Dimensionen und Shapes von Arrays sicher handhaben
    • Broadcasting-Regeln verstehen und gezielt nutzen
    • Mathematische NumPy-Funktionen effizient einsetzen
  • Analyseergebnisse mit Matplotlib verständlich visualisieren
    • Mess- und Analysedaten aussagekräftig darstellen
    • Darstellungen mit Linien, Markierungen und Farben differenzieren
    • Achsen und Spines gezielt gestalten
    • Achsenbeschriftungen und Tick-Labels anpassen
    • Mehrere Diagramme mit Subplots kombinieren
    • Konturplots für zweidimensionale Daten erzeugen
  • Strukturierte Daten mit Pandas untersuchen und aufbereiten
    • Die eindimensionale Pandas-Struktur Series verstehen
    • Von Series zu tabellarischen DataFrames übergehen
    • Beziehungen zwischen Series, DataFrames und Dictionaries verstehen
    • DataFrames filtern, verändern und auswerten
    • CSV- und DSV-Daten zuverlässig importieren und exportieren
    • Excel-Dateien mit Pandas einlesen und schreiben
    • Daten mit hierarchischen Indizes strukturieren
    • Fehlende Werte erkennen und sinnvoll behandeln
    • Pandas-Daten direkt visualisieren

Offener Kurs oder Inhouse

Wie soll Ihre Schulung aussehen?

Wir klären Lernziele, Dauer, Gruppengröße, Format und passende Beispiele aus Ihrem Arbeitsumfeld.

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