Advanced Data Analysis with Python - eLearning

Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python - E-Learning

Nutzen Sie die gesamte Power der Datenanalyse mit dem Kurs „Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python“ (Advanced Data Analysis with Python) und verwandeln Sie Rohdaten in aussagekräftige Geschäftserkenntnisse. Dieses umfassende Training wurde entwickelt, um Ihnen fortgeschrittene Datenanalysetechniken unter Verwendung der leistungsstärksten Bibliotheken von Python – darunter NumPy, Pandas und Matplotlib – zu vermitteln.

Sie gehen weit über die grundlegende Datenverarbeitung hinaus und tauchen tief in komplexe Konzepte wie Data Wrangling (Datenaufbereitung), statistische Analysen, Datenvisualisierung und prädiktive Erkenntnisse ein. Durch praxisnahe Übungen und reale Datensätze lernen Sie, wie Sie komplexe Daten souverän bereinigen, manipulieren, analysieren und visualisieren.

Am Ende des Kurses verfügen Sie über die Fähigkeiten, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, und bauen ein starkes Fundament für eine erfolgreiche Karriere in den Bereichen Data Science, Analytics und Maschinelles Lernen (Machine Learning) auf.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Niveau: Fortgeschrittene bis Experten (Intermediate - Advanced)

• Über 9 Stunden On-Demand-Videos

• 8 automatisch bewertete Tests (Assessments)

• 29 angeleitete Praxisübungen (Hands-on)

• 4 Praxisaufgaben (Assignments) & 55 Wissensquizze zur Wiederholung

• Mehr als 30 Stunden empfohlene Lernzeit

• 1 Jahr Zugriff auf die Lernplattform

• Inklusive Zertifikat bei Kursabschluss

Lernziele

• Python für fortgeschrittene Datenmanipulation und -analyse effektiv einsetzen

• Komplexe Datensätze mithilfe von Pandas bereinigen, transformieren und vorverarbeiten

• Numerische Berechnungen hocheffizient mit NumPy durchführen

• Aussagekräftige Datenvisualisierungen mit Matplotlib erstellen

• Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) anwenden, um versteckte Muster aufzudecken

• Erfolgreich mit strukturierten und unstrukturierten Datenformaten arbeiten

• Statistische Analysen für eine fundiertere Entscheidungsfindung durchführen

• Mehrere Datensätze kombinieren, um tiefere analytische Einblicke zu gewinnen

• Vertrauen bei der Lösung realer Datenprobleme mithilfe von Python aufbauen

Zielgruppe

• Angehende Data Analysts und Data Scientists

• Softwareentwickler, die in eine datenbezogene Rolle wechseln möchten

• Business Analysts, die datengestützte Entscheidungen im Unternehmen unterstützen

• Studierende, die eine Karriere im Bereich Data Science oder Analytics anstreben

• Fachkräfte, die ihre Python- und Analysefähigkeiten auf das nächste Level bringen wollen

• Alle, die daran interessiert sind, mit Daten zu arbeiten, um Erkenntnisse und Berichte (Reporting) zu erstellen

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis der Programmierung in Python

• Vertrautheit mit den Basiskonzepten der Programmierung (Variablen, Schleifen, Funktionen)

• Grundkenntnisse in Mathematik oder Statistik sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich

• Interesse an Datenanalyse und logischer Problemlösung

Kursinhalt

Explorative Datenanalyse (EDA) in Python

• Was ist EDA?

• Profiling eines Datensatzes (Dataset Profiling)

• Zusammenfassung kategorialer Variablen

• Zusammenfassung quantitativer Variablen

• Zusammenführen von Datensätzen (Merging Datasets)

• Datensätze umstrukturieren (Reshaping Datasets)

• Korrelation (Correlation)

Konfirmatorische Datenanalyse (CDA) in Python

• Einführung in die konfirmatorische Datenanalyse

• Von der Exploration zur Bestätigung

• Fallstudie: A/B-Testing

• Überprüfung auf Normalverteilung

• Grundlagen der linearen Regression

• Regression mit statsmodels

• Unabhängige Stichproben mit dem T-Test

• Multiple Regression

Pandas für Fortgeschrittene (Intermediate Pandas)

• Einführung in fortgeschrittene Pandas-Techniken

• Multi-Index (Hierarchische Indizierung)

• Datums- und Zeitwerte (Dates & Times)

• Resampling (Neuabtastung von Zeitreihen)

• Fensterfunktionen (Window Functions)

• Umgang mit fehlenden Werten (Missing Values)

• Rekodierung von Werten (Recoding Values)

• Reguläre Ausdrücke (Regular Expressions / Regex)

Unstrukturierte Daten in Python

• Überblick über unstrukturierte Daten

• Vorverarbeitung von Bildern (Image Pre-Processing)

• Bildsegmentierung (Image Segmentation)

• Bilddarstellung und -repräsentation

• Die Grundlagen von NLTK (Natural Language Toolkit)

• Zugriff auf Textkorpora (Corpora)

• Verarbeitung von Korpora

• Analyse und Tagging von Korpora (Part-of-Speech Tagging)

Arbeiten mit APIs in Python

• Was ist eine API?

• Grundlagen von REST-APIs

• REST-APIs in Python ansprechen

• Grundlagen von Streaming-APIs

• Streaming-APIs in Python implementieren

• Verarbeitung von Streaming-Daten in Echtzeit

• Best Practices für den Umgang mit API-Token

Paralleles Rechnen mit Dask (Parallel Computing)

• Dask und die Grundlagen des parallelen Rechnens

• Dask Dataframes

• Datenverarbeitung in Dask

• Operationen auf Dask Dataframes anwenden

• Dask Dataframes visualisieren

• Performance-Visualisierung mit dem Dask-Dashboard

Seaborn für Fortgeschrittene (Intermediate Seaborn)

• Visualisierung von Verteilungen (Distributions)

• Benutzerdefinierte Themes und Farbpaletten

• Eigene Schriftarten und Annotationen in Diagrammen

• Jointplot und Jointgrid

• Regressionsvisualisierung

• FacetGrid (Multidimensionale Diagramme)

Interaktive Visualisierung mit Plotly und Bokeh

• Statische vs. dynamische/interaktive Visualisierungen

• Die Grundlagen von Plotly

• Plotly Express im Detail

• Graph Objects in Plotly

• Einführung in Bokeh

• Bokeh-Diagramme anpassen und anreichern

• Bokeh-Layouts individuell anpassen

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wird es über die On-Demand-Videos hinaus weitere Lernmaterialien geben?

Absolut! Das On-Demand-Lernerlebnis bietet weit mehr als nur Videos, um eine immersive Lernumgebung zu schaffen. Dazu gehören:

• LERNEN: Interaktive eBooks, Wissensquizze zur Wiederholung und reale Fallstudien zur Festigung der Konzepte.

• BEWERTEN: Einstufungstests, modulbasierte Tests und Abschlussprüfungen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

• PRÄSENTIEREN/ÜBEN: Praxisnahe Übungen mit realen Simulationen und Cloud-Labs.

• EINBLICKE GEWINNEN: Echtzeit-Analysen und Berichte, die Ihre Lernfortschritte, Herausforderungen und vorgeschlagenen Bereiche aufzeigen, die Sie für das Meistern der Schlüsselkompetenzen noch einmal vertiefen sollten.

Kann ich diesen Kurs neben meinem Vollzeitjob absolvieren?

Ja! Dieser Kurs ist auf maximale Flexibilität ausgelegt. Da er in einem Onlinemodus zum Selbststudium bereitgestellt wird, können Sie ganz nach eigenem Zeitplan lernen und sich weiterbilden. So lässt sich das Training perfekt mit Ihrem Hauptberuf vereinbaren.

Worum geht es in diesem Kurs genau?

Dieser Kurs konzentriert sich auf fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse unter Verwendung von Python. Der Schwerpunkt liegt auf der effizienten Verarbeitung, tiefgehenden Analyse und professionellen Visualisierung von Daten mittels branchenüblicher Bibliotheken.

Welche Fähigkeiten werde ich durch diesen Kurs erwerben?

Sie werden in der Lage sein, komplexe Datensätze strukturiert zu bereinigen und zu transformieren, anspruchsvolle statistische Analysen durchzuführen, interaktive visuelle Berichte zu erstellen und geschäftsrelevante, datengestützte Erkenntnisse zu extrahieren.

Benötige ich zwingend vorherige Python-Kenntnisse?

Ja, ein grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung wird empfohlen, um den Inhalten des Kurses optimal folgen und maximalen Nutzen daraus ziehen zu können.

Werde ich mit echten Datensätzen arbeiten?

Ja, das Training setzt konsequent auf Praxisnähe. Alle Übungen und Fallstudien basieren auf realistischen Datenszenarien aus der Wirtschaft.

Welche Tools und Bibliotheken werden konkret behandelt?

Sie arbeiten intensiv mit NumPy für die numerische Analyse, Pandas für die Datenmanipulation und -strukturierung sowie Matplotlib, Seaborn, Plotly und Bokeh für die statische und interaktive Datenvisualisierung. Zudem lernen Sie Dask für Big-Data-Szenarien kennen.

Wie hilft dieser Kurs meiner Karriere weiter?

Er bereitet Sie gezielt auf anspruchsvolle Rollen im Bereich Data Analysis und Data Science vor, indem er Ihnen tiefgehende, praxiserprobte Fähigkeiten im Umgang mit komplexen Datenstrukturen via Python an die Hand gibt.