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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über Tableau
- Grundlagen von Python, R und SQL
Erste Schritte
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Verständnis der Softwareintegration
Datenanalyse mit Python
- Python-Grundlagen und Programmierung
- Importieren von Bibliotheken und Datensätzen
- Datenbereinigung
- Datennormalisierung und Formatierung
- Explorative Datenanalyse
- Durchführung der Regressionsanalyse
- Modellentwicklung und -bewertung
- Visualisierung von Daten
Datenanalyse mit R
- R-Grundlagen und Programmierung
- Vorbereitung der Daten
- Klassifizieren und Bearbeiten von Daten in R
- Nutzung von Funktionen
- Visualisierung von Daten
Datenanalyse mit SQL
- Einrichtung der Datenbank
- Verbindung von Python und SQL
- Verbindung von R und SQL
- SQL-Aggregationen und Joins
- Abfragen der Datenbank
- Bearbeitung von Daten
Datenvisualisierung mit Tableau
- Gestaltungsprinzipien für Visualisierungen in Tableau
- Erstellung von Dashboards, Diagrammen und Tabellen
- Kartierungstechniken
- Regressionsanalysen in R und Tableau
- Fortschrittliche Analytik mit R und Tableau
- Praktische Beispiele und Anwendungsfälle
Fehlerbehebung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Praktische Erfahrung mit Datenanalyse (z. B. mittels Excel)
- Allgemeines Verständnis von Datenbankkonzepten
- Keine Vorkenntnisse in Programmierung 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