Master Class: Datenanalyse mit Python
Master Class: Datenanalyse mit Python: Daten für Analyse richtig und effizient aufbereiten
Zu den TerminenAlle reden davon: Daten sind das neue Gold, lasst uns schürfen. Python ist unser Schürfwerkzeug. Lerne, wie du deine Daten für die Analyse richtig und effizient aufbereitest und gezielt auswertest mittels Hypothesentechnik.
Lernziele
Datenaufbereitung
Datentransformation
Qualitätsauswertungen
Analyse
Datenanalyse-Anwendungen
Einführung in Machine Learning und AI
Inhalte
Grundlagen von Numpy
Was kann dieses Package
Welche Datenanalysen sind damit möglich
Einführung in Pandas
Pandas Datenstrukturen
Funktionalität
Welche Datenanalysen sind mit Pandas möglich und sinnvoll
Daten laden und speichern
Praktischer Umgang mit den wichtigsten Dateiformaten
Effizienz, Performance und Zuverlässigkeit
Daten vorbereiten und bereinigen
Der Umgang mit fehlenden Daten
Datentransformation
Daten verknüpfen, kombinieren und umformen
Visualisierung
Aggregation und Gruppierung von Daten
Zeitreihen
Pandas für Fortgeschrittene
Modellierungs-Bibliotheken
Beispiele aus der Datenanalyse
Übersicht lernender Modelle mit scikit
Master Class: Datenanalyse mit Python Zielgruppe:
Unsere Master Class: Datenanalyse mit Python richtet sich an:
Datenanalysten
Business Analysten
Data Engineers
BI Spezialisten
Datenbankspezialitsten
Excel Analysten
Master Class: Datenanalyse mit Python Voraussetzungen:
Besuche vorab den Kurs Master Class: Python Vertiefung oder verfüge über entsprechende Kenntnisse
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Das sagen unsere Kunden
Wir arbeiten ständig daran uns zu verbessern. Dafür sind wir auf das Feedback unserer Kunden angewiesen.

Kompetentes Online-Training mit Learning by Doing. Besser geht nicht. Jeannette M.
Sehr gute Planung und Organisation aller Microsoft Office Schulungen. Incas Training ist sehr zu empfehlen! Christopher M.
Toller Service. Hatte auf Ihrer Seite KOSTENLOS den Weg gefunden, sämtliche Animationen mit einem Schritt zu entfernen. Hat super geklappt. Vielen lieben Dank dafür. Wenn ich schon nichts bezahlen muss, dann wenigstens eine passenden Bewertung :-) Thomas S.