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Datenanalyse in Python mit Pandas und Numpy

Datenanalyse in Python mit Pandas und Numpy

Beherrschen Sie die Kunst der Datenanalyse mit den leistungsfähigsten Bibliotheken von Python: Pandas und Numpy.

In diesem Workshop tauchen Sie tief in die Feinheiten der Verarbeitung strukturierter Daten und Zeitreihen, der Datenvisualisierung und der Optimierungstechniken ein. Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse mit Python und erschließen Sie die Leistungsfähigkeit vektorisierter Berechnungen, um umfassende Einblicke und eine effiziente Datenverarbeitung zu gewährleisten.

Was werden Sie lernen?

Erschließen Sie das Potenzial der wichtigsten Datenanalysewerkzeuge von Python mit unserem umfassenden Kurs. Dieser zweitägige Workshop richtet sich an Teilnehmer mit Vorkenntnissen in Python und Datenanalyse und befähigt Sie dazu:

  • Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Pandas: Beherrschen Sie die Kunst des mühelosen Umgangs mit strukturierten Daten und Zeitreihen.
  • Tief in Data Wrangling eintauchen: Lernen Sie Techniken zum Sortieren, Filtern und Aggregieren von Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Daten visualisieren: Erstellen Sie aussagekräftige Diagramme mit matplotlib und integrieren Sie diese in Jupyter-Notebooks für interaktive Analysen.
  • Umarmung der Vektorisierung in Numpy: Entdecken Sie, wie Sie die Leistung mit vektorisierten Daten optimieren und die Abhängigkeit von herkömmlichen Schleifen minimieren können.
  • Erweitern Sie Ihr Toolkit: Lernen Sie andere einflussreiche Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Scipy usw. kennen. Am Ende dieses Kurses werden Sie mit fortgeschrittenen Strategien und Techniken ausgestattet sein, um Ihre Datenanalyseprojekte zu verbessern.

Anforderungen:

  • Grundlegende Python-Kenntnisse: Vertrautheit mit der grundlegenden Syntax und den Operationen von Python.
  • ‍Einführende Datenanalyse-Kenntnisse: Ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien und Techniken der Datenanalyse.

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

1. Einführung in die Datenanalyse in Python
  • Entwicklung von der grundlegenden Datenanalyse zu fortgeschrittenen Techniken
  • Die Rolle von Pandas und Numpy in der modernen Datenanalyse
2. Fortgeschrittene Datenverarbeitung mit Pandas
  • Grundlagen der Datenanalyse mit Pandas
  • Vektorisierte Datenoperationen in Pandas
  • Techniken zur Datenverarbeitung: Sortierung, Filterung und Aggregationen
  • Eingehender Blick auf die Zeitreihenanalyse
3. Datenvisualisierung beherrschen
  • Einführung in das Plotten von Diagrammen mit Matplotlib
  • Integrierte Visualisierung: Verwendung von Matplotlib in Pandas
  • Erstellen von Diagrammen hoher Qualität
  • Datenvisualisierung in Jupyter Notebooks
  • Überblick über andere Python-Visualisierungsbibliotheken
4. Vektorisierung von Daten mit Numpy
  • Grundlagen: Erstellen und Manipulieren von Numpy-Arrays
  • Matrixoperationen und ihre Anwendungen
  • Einführung in Ufuncs und ihre Bedeutung
  • Fortgeschrittene Themen: Views, Broadcasting und Leistungsoptimierung
  • Vermeiden von Schleifen für verbesserte Leistung mit Numpy
  • Leistungsoptimierung mit cProfile
5. Erkundung anderer Python-Bibliotheken für die Datenanalyse
  • Überblick über Scikit-learn: Maschinelles Lernen in Python
  • Einführung in Scipy: Wissenschaftliches Rechnen in Python
  • Grundlagen von Statsmodel: Schätzen und Testen von statistischen Modellen
  • Integration von R mit Python unter Verwendung von RPy2.

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

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