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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
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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