Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy und Co.
Ihre Termine
| Datum | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 16.12.2025 -19.12.2025 |
München | % 1.950,41 €* | Buchen |
| 16.12.2025 -19.12.2025 |
Virtuelles Live Training | % 1.950,41 €* | Buchen |
| 14.04.2026 -17.04.2026 |
München | % 1.909,95 €* | Buchen |
| 14.04.2026 -17.04.2026 |
Virtuelles Live Training | % 1.909,95 €* | Buchen |
| 18.08.2026 -21.08.2026 |
München | % 1.909,95 €* | Buchen |
| 18.08.2026 -21.08.2026 |
Virtuelles Live Training | % 1.909,95 €* | Buchen |
| 29.12.2026 -01.01.2027 |
München | % 1.909,95 €* | Buchen |
| 29.12.2026 -01.01.2027 |
Virtuelles Live Training | % 1.909,95 €* | Buchen |
* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer
Beschreibung
Lernen Sie Daten mit Python und NumPy, Pandas, Matplotlib und Co. zu analysieren und zu visualisieren.
Nach dem Kurs können Sie…
verstehen, wie im Data Science Bereich aus komplexen Daten sinnvolle Analysen erstellt werden
mit Numpy und gleichförmigen, multidimensionale Arrays (Matrizen) arbeiten
mit Pandas komplexe Daten einlesen, manipulieren und auswerten
mit Pandas und Matplot beeindruckende Charts und Grafiken erstellen
Inhalte
Übersicht und Einführung in den Bereich Data Science
- Was ist Pandas, Numpy, Scipy und Co?
- Welche Bibliotheken gibt es sonst noch im Data Science Bereich?
- Vor- und Nachteile der Anaconda Distribution
- Einrichten der Python Tool-Chain und Entwicklungsumgebung (IDE)
- Python Module installieren (numpy, pandas und Co.)
- Jupyter Notebook
- PyCharm vs Visual Studio Code vs neovim
Datenstrukturen in Python (im Bereich Data Science)
- Listen (Arrays)
- Mehrdimensionale Arrays
- Gleichförmige mehrdimensionale Arrays (Matrizen)
- Tuples
- Dictionaries und Sets
Numpy
- Grundlagen
- Array Erstellung
- Datentypen
- Numpy Listen
- Matrix Operationen
Pandas
- Übersicht
- Daten mit Pandas einlesen
- CSV Dateien
- Excel Sheets
- SQL Datenbanken
- DataFrames in Pandas
- DataFrames manipulieren, abfragen und sortieren
- DataFrames gruppieren
- DataFrames mit Datum und Zeit
- Datenauswertung mit Pandas (min, max, sum, avg und viele mehr)
- uvm.
Pandas und Matplotlib
- Charts erstellen
- Bar-Charts
- Pie-Charts
- Box-Charts
- Histogramme
- Hexagonale Charts
- …
Voraussetzungen
- Python Grundlagen
Zielgruppe
- Data Scientists
- Python EntwicklerInnen
- Alle die Daten einlesen, auswerten und visualisieren wollen
Hinweise
09:00 bis 16:00 Uhr ( 4 Tage)
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