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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Tag 1:
Überprüfung der Grundkenntnisse in Python und Datenanalyse
Einführung in NumPy
- Erstellung von NumPy-Arrays
- Häufige Operationen auf Matrizen
- Nutzung von ufuncs
- Ansichten und Broadcasting bei NumPy-Arrays
- Performanceoptimierung durch Vermeidung von Schleifen
- Performanceoptimierung mit cProfile
Datenanalyse mit Pandas
- Nutzung von vektorisierten Daten in Pandas
- Datenbereinigung
- Sortieren und Filtern von Daten
- Aggregationsoperationen
- Analyse von Zeitreihen
Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Plotting von Diagrammen mit Matplotlib
- Nutzung von Matplotlib innerhalb von Pandas
- Erstellung hochwertiger Diagramme
- Visualisierung von Daten in Jupyter Notebooks
- Weitere Visualisierungsbibliotheken in Python
Tag 2:
Weitere Python-Bibliotheken für die Datenanalyse
- scikit-learn
- Scipy
- Statsmodel
- RPy2
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Basiskenntnisse in Python und 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