
Kurs | Online-Training oder Präsenzschulung
Data Analytics mit Python
Datenanalysen mit pandas durchführen
Kursbeschreibung
Eine der meistgenutzten Software-Bibliotheken im Bereich Data Science mit Python ist die Bibliothek pandas. Sie implementiert Datenstrukturen und Operationen zur Analyse und Manipulation numerischer Tabellen und Zeit-Serien. So lassen sich mithilfe von pandas aus Datensätzen Prognosen erstellen oder Korrelationen zwischen gegebenen Größen ableiten, die unter anderem im ökonomischen Kontext eine Basis zu Entscheidungen und Strategien bilden können.
Die großen Vorteile von pandas gegenüber gängigen Tabellenkalkulationsprogrammen wie Excel sind zum einen die hohe Flexibilität und dem Umstand geschuldet, dass auf Grundlage von Python gearbeitet wird und so beliebige Erweiterungen im Analyseprozess gemacht werden können, zum anderen der effizientere Umgang mit sehr großen Datenmengen (Big Data).
In diesem 2-tägigen Workshop werden Sie erlernen, wie Sie mit der Bibliothek pandas arbeiten können, auch wenn Sie noch keine Erfahrungen mit Programmierung mitbringen. Sie erfahren zudem, wie Informationen in digitaler Form strukturiert und verarbeitet werden, was Ihnen den Zugang zu einem breiten Spektrum an Thematiken der akuten digitalen Transformation bieten wird.
Sie lernen wichtige Analyse-Methoden kennen und wenden diese an echten Datensätzen an. Sie werden in der Lage sein, anhand von Daten Zusammenhänge zu erkennen und daraus Prognosen zu formulieren.
Teilnehmendenkreis
Fach- und Führungskräfte, die in einem stark digitalisierten Umfeld mit großen Datenmengen arbeiten und datenbasierte Entscheidungen treffen müssen. Mitarbeitende, die bereits Datenanalysen durchführen und sich einen Überblick über die Möglichkeit von Automatisierung und Vorhersagen verschaffen möchten.
Zugangsvoraussetzung
Programmierkenntnisse in Python müssen vorhanden sein. Wir empfehlen den Besuch des Kurses Python für Data Analytics. Kenntnisse in statistischen Auswertungen sind von Vorteil.
Kursablauf
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Einführung: Daten (Was sind Daten? Welchen Wert haben Daten? Wie werden Daten verarbeitet?)
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Einführung: Python (Programmiersprache Übersicht; Entwicklungsumgebung; grundlegende Syntax)
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Pandas Einführung
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Datenstrukturen in numpy/pandas
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Daten importieren
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Statistische Größen mit pandas erfassen
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Data Cleaning
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Merging
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Zeitreihenanalyse
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Korrelationen
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Aggregationen

Kursleiter Lars Grygosch
Der Astrophysiker Lars Grygosch arbeitet als Senior Trainer in der Codingschule. Er lehrt zu den Themen Data Science und Künstliche Intelligenz. Er promoviert zudem an der Universität mit den Forschungsschwerpunkten Gravitation und Computersimulationen.