Grundlagen Datenanalyse

Python-Schulung: Effiziente Datenanalyse mit Pandas

Diese spezialisierte Python-Schulung zeigt, wie Sie tabellarische Daten mit Pandas effizient einlesen, strukturieren, bereinigen, auswerten und visualisieren. Ein größeres Beispielprojekt verbindet die einzelnen Techniken.

Spezialisiert auf Python

Warum diese Python-Schulung?

Die Schulung „Effiziente Datenanalyse mit Pandas“ 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 intensiv mit Pandas zum Zwecke der Datenanylyse und Datenvisualisierung einarbeiten wollen.

Inhalte und Lernziele

Das lernen Sie in dieser Python-Schulung

  • Series als Grundbaustein von Pandas sicher beherrschen
  • Von Series zu tabellarischen DataFrames übergehen
  • Beziehungen zwischen Series, DataFrames und Dictionaries verstehen
  • DataFrames effizient auswählen, transformieren und analysieren
  • Daten aus unterschiedlichen Formaten zusammenführen
    • CSV- und DSV-Daten zuverlässig importieren und exportieren
    • JSON-Daten einlesen, verarbeiten und ausgeben
    • Excel-Dateien mit Pandas einlesen und schreiben
    • Tabellendaten direkt aus Datenbanken übernehmen
  • Komplexe Daten mit MultiIndex organisieren
  • Fehlende Werte erkennen und sinnvoll behandeln
  • Aus DataFrames und Series direkt aussagekräftige Grafiken erzeugen
    • Verteilungen mit Histogrammen untersuchen
    • Kategorien mit Balkendiagrammen vergleichen
    • Zusammenhänge mit Streudiagrammen sichtbar machen
    • Anteile mit Kreisdiagrammen darstellen und kritisch einordnen
  • Die erlernten Pandas-Techniken in einem zusammenhängenden Analyseprojekt anwenden

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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