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Data Science mit Python

Fernlehrgang - Friendly Bytes

In diesem dreitägigen Data Science Seminar mit Python lernen Teilnehmer, wie sie Daten effizient mit Python-Datenstrukturen verarbeiten, analysieren und visualisieren. Die Schulung umfasst die Arbeit mit NumPy und Pandas sowie die Erstellung von aussagekräftigen Diagrammen mit Matplotlib.
Termin Ort Preis*
11.08.2025- 13.08.2025 online 1.547,00 €
13.10.2025- 15.10.2025 online 1.547,00 €
auf Anfrage online 1.547,00 €
firmenintern auf Anfrage 1.547,00 €

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Tag 1: Datenstrukturen und Grundlagen
   

  • Datenstrukturen in Python für Data Science

                   
  • Einführung in Python-Datenstrukturen und deren Anwendung im Bereich Data Science
  • Listen (Arrays)
  • Mehrdimensionale Arrays und Matrizen
  • Tuples
  • Dictionaries und Sets
  • Einführung in NumPy
                
                   
  • Grundlagen von NumPy
  • Array-Erstellung und Datentypen
  • Slicing und Broadcasting
  • Nutzung von Numpy-Listen
  • Matrix-Operationen


    
    Tag 2: Datenverarbeitung mit Pandas
   

  • Pandas Grundlagen
                
                   
  • Überblick über Pandas
  • Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen
  • Daten einlesen mit Pandas (CSV, Excel)
                   
  • Erstellen, Manipulieren und Abfragen von DataFrames
  • Datenanalyse und Zeitreihen

                   
  • Sortieren, Gruppieren und Filtern von Daten
  • Arbeiten mit Datum und Zeit in DataFrames
  • Grundlegende Auswertungsfunktionen: min, max, sum, avg, etc.


    
    Tag 3: Visualisierung und Analyse mit Matplotlib
   

  • Fortgeschrittene Pandas-Funktionen
                   
  • Erweiterte Manipulation und Analyse von DataFrames
  • Gruppierte Auswertungen und Aggregationen
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib
                   
  • Einführung in Matplotlib zur grafischen Darstellung von Daten
  • Erstellung von Diagrammen
  • Visualisierung von Pandas-Daten mit Matplotlib
  • Anpassung und Optimierung von Diagrammen
  • Praxisworkshop
                   
  • Abschlussprojekt: Analyse und Visualisierung eines Datensatzes mit den erlernten Techniken
Dauer/zeitlicher Ablauf:
Der Kurs dauert 3 Tage Vollzeit.
Ziele/Bildungsabschluss:
Teilnehmer erhalten ein Teilnahmezertifikat von Friendly Bytes.
Teilnahmevoraussetzungen:
Grundkenntnisse in Python sind von Vorteil, wenn auch nicht zwingend nötig.
Technische Voraussetzungen:
Teilnehmer verfügen über einen PC oder Laptop und nutzen ein Headset, um erfolgreich an der Online-Schulung teilzunehmen.
Lehrgangsverlauf/Methoden:

Tag 1: Datenstrukturen und Grundlagen

  • Datenstrukturen in Python für Data Science
  • Einführung in Python-Datenstrukturen und deren Anwendung im Bereich Data Science
  • Listen (Arrays)
  • Mehrdimensionale Arrays und Matrizen
  • Tuples
  • Dictionaries und Sets
  • Einführung in NumPy
  • Grundlagen von NumPy
  • Array-Erstellung und Datentypen
  • Slicing und Broadcasting
  • Nutzung von Numpy-Listen
  • Matrix-Operationen

Tag 2: Datenverarbeitung mit Pandas

  • Pandas Grundlagen
  • Überblick über Pandas
  • Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen
  • Daten einlesen mit Pandas (CSV, Excel)
  • Erstellen, Manipulieren und Abfragen von DataFrames
  • Datenanalyse
  • Sortieren, Gruppieren und Filtern von Daten
  • Arbeiten mit Datum und Zeit in DataFrames
  • Grundlegende Auswertungsfunktionen: min, max, sum, avg, etc.

Tag 3: Visualisierung und Analyse mit Matplotlib

  • Fortgeschrittene Pandas-Funktionen
  • Erweiterte Manipulation und Analyse von DataFrames
  • Gruppierte Auswertungen und Aggregationen
  • Datenvisualisierung mit Matplotlib
  • Einführung in Matplotlib zur grafischen Darstellung von Daten
  • Erstellung von Diagrammen
  • Visualisierung von Pandas-Daten mit Matplotlib
  • Anpassung und Optimierung von Diagrammen
  • Praxisworkshop
  • Abschlussprojekt: Analyse und Visualisierung eines Datensatzes mit den erlernten Techniken
Zielgruppe:
Data-Scientists, Entwickler und Administratoren.
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