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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über Tableau
- Grundlagen von Python, R, und SQL
Erste Schritte
- Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Verstehen der Software-Integration
Data Analysis mit Python
- Python-Grundlagen und Programmierung
- Importieren von Bibliotheken und Datensätzen
- Verarbeiten von Daten
- Normalisierung und Formatierung von Daten
- Explorative Datenanalyse
- Durchführen von Regressionsanalysen
- Modellentwicklung und -bewertung
- Daten visualisieren
Data Analysis mit R
- R-Grundlagen und Programmierung
- Aufbereitung von Daten
- Klassifizieren und Arbeiten mit Daten in R
- Verwendung von Funktionen
- Daten visualisieren
Data Analysis mit SQL
- Einrichten der Datenbank
- Verbinden von Python und SQL
- Verbinden von R und SQL
- SQL Aggregationen und Verknüpfungen
- Abfragen der Datenbank
- Manipulation von Daten
Data Visualization Verwendung von Tableau
- Tableau Gestaltungsprinzipien für die Visualisierung
- Erstellen von Dashboards, Diagrammen und Tabellen
- Mapping-Techniken
- Regressionen in R und Tableau
- Fortgeschrittene Analysen mit R und Tableau
- Praktische Beispiele und Anwendungsfälle
Fehlersuche
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Praktische Erfahrung mit der Datenanalyse (z. B. mit Excel)
- Allgemeines Verständnis von Datenbankkonzepten
- Keine Programmiererfahrung erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten
35 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung