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Dauer 14 Stunden
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
Erfahrungsberichte (1)
Der Trainer entwickelt das Training auf Basis des Tempo der Teilnehmer
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Maschinelle Übersetzung