Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy und Co.

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 (IDE)
  • Python Module installieren (numpy, pandas und Co.)
  • Jupyter Notebook
  • PyCharm vs Visual Studio Code vs neovim

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)
• uvm.

Pandas und Matplotlib

• Charts erstellen
  • Bar-Charts
  • Pie-Charts
  • Box-Charts
  • Histogramme
  • Hexagonale Charts

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

D

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