Datenanalyse mit Python 1. Einführung in Datenanalyse mit Python: Bedeutung von Python in der Datenanalyse, Überblick über relevante Python-Bibliotheken (pandas, numpy), Ziele und Möglichkeiten der Python-Analyse 2. Datenorganisation und -aufbereitung in Python: Methoden zur Dateneingabe und -organisation mit pandas, Datenbereinigung und -validierung in Python, Nutzung von Python-Tools für die Datenaufbereitung 3. Statistische Analyse mit Python: Anwendung grundlegender statistischer Funktionen mit scipy, Erstellung von Datenvisualisierungen mit matplotlib, Interpretation von Python-Analyseergebnissen 4. Machine Learning mit Python: Einführung in maschinelles Lernen mit scikit-learn, Erstellung und Bewertung von Modellen, Optimierung von Algorithmen in Python 5. KPI-Entwicklung und Erfolgsmessung in Python: Festlegung relevanter KPIs für Python-Analysen, Methoden zur Erfolgsmessung von Projekten, Anpassungen basierend auf KPI-Ergebnissen 6. Praxisprojekt mit Python: Durchführung eines Analyseprojekts mit Python, Präsentation der Ergebnisse und Handlungsempfehlungen, Feedback und Diskussion 7. Zukunft der Datenanalyse mit Python: Trends in der Nutzung von Python für Datenanalysen, Ausblick auf neue Funktionen und deren Einfluss, Reflexion über persönliche Lernfortschritte