Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Tag 1:

Auffrischung grundlegender Python- und Datenanalysekonzepte

Einführung in NumPy

  • Erstellen von NumPy-Arrays
  • Häufig verwendete Operationen an Matrizen
  • Nutzung von ufuncs
  • Sichtverknüpfungen sowie Broadcasting in NumPy-Arrays
  • Leistungssteigerung durch Vermeidung von Schleifen
  • Optimierung der Performance mittels cProfile

Datenanalyse mit Pandas

  • Vektorisierte Datenvorgänge in Pandas
  • Datensäuberung und -aufbereitung
  • Sortieren sowie Filtern von Daten
  • Aggregationsberechnungen durchführen<\/li>
  • Auswertung von Zeitreihendaten

Datenvisualisierung mit Matplotlib

  • Erstellung von Diagrammen mittels Matplotlib
  • Einsatz von Matplotlib im Zusammenhang mit Pandas
  • Erstellung qualitativ hochwertiger Darstellungen
  • Darstellung von Daten in Jupyter-Notebooks
  • Sonstige Visualisierungsbibliotheken für Python

Tag 2: 

Weitere Python-Bibliotheken zur Datenanalyse

  • scikit-learn
  • Scipy
  • statsmodel
  • RPy2

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Python sowie der Datenanalyse

Zielgruppe

  • Python-Entwickler
  • Datenanalysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien