Data Science Einführung: Statistische Analyse und Visualisierung 1. Einführung in Data Science und statistische Analyse: Definition und Anwendungsgebiete von Data Science, Überblick über statistische Konzepte, Datenquellen und Datenerhebung 2. Datenaufbereitung und -bereinigung: Techniken zur Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Werten, Datenformatierung und Normalisierung 3. Explorative Datenanalyse (EDA): Visualisierungstechniken mit Matplotlib und Seaborn, Identifikation von Mustern und Trends, Statistische Tests zur Hypothesenprüfung 4. Einführung in maschinelles Lernen: Grundlagen des maschinellen Lernens, Überblick über Algorithmen: Klassifikation und Regression, Evaluation von ML-Modellen 5. Datenvisualisierung mit fortgeschrittenen Techniken: Interaktive Visualisierungen mit Plotly, Dashboard-Erstellung mit Tableau, Best Practices für Datenkommunikation 6. Projektarbeit: EDA und Visualisierung: Durchführung eines eigenen EDA-Projekts, Dokumentation der Ergebnisse, Präsentation vor der Gruppe 7. Ethik in der Datenwissenschaft: Diskussion über Datensicherheit und Datenschutz, Ethische Überlegungen bei der Datenanalyse, Regulierungen und Compliance 8. Zukunftstrends in Data Science: Einführung in KI und Deep Learning, Entwicklung von Data-Driven-Strategien, Branchenspezifische Trends und Herausforderungen