Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.

Folgende Lerninhalte werden in unserem Python Kurs vermittelt:

• 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 (DIE)
  • 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)
• Pandas und Matplotlib
  • Charts erstellen
  • Bar-Charts
  • Pie-Charts
  • Box-Charts
  • Histogramme
  • Hexagonale Charts
  • Tipps und Tricks

Zielgruppe:

Data Scientists, Python EntwicklerInnen. Alle die Daten einlesen, auswerten und visualisieren wollen.

Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung, am besten in Python.