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Data Science mit Python – Seaborn, Matplotlib und Plotly

Data Science mit Python vermittelt Ihnen, wie Sie Daten untersuchen, aufbereiten und visualisieren. Mit Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn und Plotly entwickeln Sie Features, werten statistische Kennzahlen und Verteilungen aus und erstellen Grafiken für datengetriebene Prozesse im Arbeitsalltag.

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Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.

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Kursdetails & Termine

Kursbeschreibung

Dieses Seminar zeigt, wie Sie mit Python Daten untersuchen und visualisieren. Sie nutzen Pandas, NumPy und Plotly für saubere Analysen und aussagekräftige Darstellungen.

Zudem lernen Sie, wie Sie Features entwickeln, statistisch auswerten und Daten für weitere Analysen aufbereiten. Der Kurs bietet einen praktischen Einstieg in datengetriebene Prozesse, die Sie in Ihrem Arbeitsalltag anwenden können.

Hinweis:

Seminarinhalte

Datenanalyse mit Pandas und NumPy

  • Daten einlesen, filtern und gruppieren
  • Statistische Kennzahlen und Verteilungen

Explorative Datenanalyse

  • Zusammenhänge erkennen
  • Ausreißer und Lücken identifizieren

Feature Engineering

  • Neue Variablen erzeugen
  • Skalierung und Transformation

Visualisierungstechniken

  • Balken-, Linien- und Streudiagramme
  • Heatmaps und Histogramme

Arbeiten mit Matplotlib, Seaborn und Plotly

  • Statische vs. interaktive Visualisierungen
  • Gestaltung und Export von Grafiken
  • Eigene Visualisierungen erstellen

Zielgruppe

  • Business-Analystinnen und Business-Analysten
  • Dateninteressierte

Der Kurs richtet sich an Personen, die Python für Analysen, Visualisierungen und datengetriebene Entscheidungen nutzen möchten.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python. Erste Erfahrungen mit Datenverarbeitung oder Tabellenkalkulationen sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.

Lernziele

Sie lernen, Daten mit Python zu untersuchen, statistisch auszuwerten und für weitere Analysen aufzubereiten. Dabei entwickeln Sie Features und erstellen mit Pandas, NumPy und Plotly aussagekräftige Visualisierungen für datengetriebene Prozesse im Arbeitsalltag.

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Fragen Sie diesen Kurs für Ihr Team oder Unternehmen an. Wir prüfen passende Termine, Formate und individuelle Anforderungen und melden uns persönlich mit einem Vorschlag.

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Dieses Seminar zeigt, wie Sie mit Python Daten untersuchen und visualisieren. Sie nutzen Pandas, NumPy und Plotly für saubere Analysen und aussagekräftige Darstellungen.

Zudem lernen Sie, wie Sie Features entwickeln, statistisch auswerten und Daten für weitere Analysen aufbereiten. Der Kurs bietet einen praktischen Einstieg in datengetriebene Prozesse, die Sie in Ihrem Arbeitsalltag anwenden können.

Hinweis:

Datenanalyse mit Pandas und NumPy

  • Daten einlesen, filtern und gruppieren
  • Statistische Kennzahlen und Verteilungen

Explorative Datenanalyse

  • Zusammenhänge erkennen
  • Ausreißer und Lücken identifizieren

Feature Engineering

  • Neue Variablen erzeugen
  • Skalierung und Transformation

Visualisierungstechniken

  • Balken-, Linien- und Streudiagramme
  • Heatmaps und Histogramme

Arbeiten mit Matplotlib, Seaborn und Plotly

  • Statische vs. interaktive Visualisierungen
  • Gestaltung und Export von Grafiken
  • Eigene Visualisierungen erstellen

  • Business-Analystinnen und Business-Analysten
  • Dateninteressierte

Der Kurs richtet sich an Personen, die Python für Analysen, Visualisierungen und datengetriebene Entscheidungen nutzen möchten.

Grundkenntnisse in Python. Erste Erfahrungen mit Datenverarbeitung oder Tabellenkalkulationen sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.

Sie lernen, Daten mit Python zu untersuchen, statistisch auszuwerten und für weitere Analysen aufzubereiten. Dabei entwickeln Sie Features und erstellen mit Pandas, NumPy und Plotly aussagekräftige Visualisierungen für datengetriebene Prozesse im Arbeitsalltag.

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  • Emailtrainings@sandata.de

Fragen & Antworten

Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.

Sie lernen, Daten einzulesen, zu filtern und zu gruppieren sowie statistische Kennzahlen und Verteilungen mit Pandas und NumPy auszuwerten.

Die explorative Datenanalyse hilft Ihnen, Zusammenhänge in Daten zu erkennen sowie Ausreißer und Lücken zu identifizieren.

Beim Feature Engineering erzeugen Sie neue Variablen und arbeiten mit Skalierung sowie Transformation von Daten.

Sie beschäftigen sich mit Balken-, Linien- und Streudiagrammen sowie mit Heatmaps und Histogrammen.

Der Kurs behandelt statische und interaktive Visualisierungen im Zusammenhang mit Matplotlib, Seaborn und Plotly.

Sie erstellen eigene Visualisierungen und befassen sich mit der Gestaltung und dem Export von Grafiken.

Data Science mit Python – Seaborn, Matplotlib und Plotly im Überblick

Data Science mit Python ordnet Datenanalyse, statistische Auswertung und Visualisierung in einen praktischen Arbeitskontext ein. Sie lernen, Daten für weitere Analysen aufzubereiten, Features zu entwickeln und aussagekräftige Darstellungen für datengetriebene Prozesse zu erstellen.

Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel von Pandas und NumPy für die Datenanalyse sowie von Matplotlib, Seaborn und Plotly für Visualisierungen. Dazu gehören das Erkennen von Zusammenhängen, das Identifizieren von Ausreißern und Lücken sowie die Arbeit mit Verteilungen, Skalierung und Transformation.

Der Kurs eignet sich für Business-Analystinnen und Business-Analysten sowie Dateninteressierte mit Python-Grundkenntnissen. Erste Erfahrungen mit Datenverarbeitung oder Tabellenkalkulationen sind hilfreich, aber nicht zwingend notwendig. Ergänzende Angebote finden Sie unter Kurse zu Datenanalyse & BI.