Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Wissen im Themenfeld Big-Data-Analyse mit Python. Du lernst, typische Aufgaben sicher einzuordnen, passende Methoden und Werkzeuge anzuwenden und Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Anwendungen aus den Bereichen Data Science, AI und Big Data und Python, die dich in deiner Rolle als Forschungsanalyst:in oder in vergleichbaren beruflichen Aufgaben unterstützen.Python-Grundlagen für die Datenanalyse*Arbeiten mit Pandas DataFrames: Laden, Filtern und Transformieren*Datenbereinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern*Effiziente Datenpipelines mit vectorisierten OperationenVerarbeitung großer Datensätze mit modernen Bibliotheken*Einführung in Dask und Vaex für speichereffiziente Big-Data-Verarbeitung*Parallelisierung von Analyseprozessen auf mehrkernigen Systemen*Anbindung an Cloud-Speicher und Datenbankquellen über PythonStatistische Analyse und explorative Datenuntersuchung*Deskriptive Statistik, Verteilungsanalysen und Korrelationsmatrizen*Hypothesentests und statistische Signifikanzprüfung in Python*Dimensionsreduktion mit PCA zur Strukturerkennung in großen DatensätzenVisualisierung und Kommunikation von Forschungsergebnissen*Erstellen wissenschaftlicher Grafiken mit Matplotlib und Seaborn*Interaktive Visualisierungen für Berichte und Präsentationen mit Plotly*Reproduzierbare Analyse-Workflows in Jupyter Notebooks dokumentierenDiese Weiterbildung unterstützt dich dabei, typische Aufgaben im Themenfeld Big-Data-Analyse mit Python sicherer und effizienter zu bewältigen. Du verbindest fachliches Wissen mit praxisnahen Methoden und Werkzeugen aus den Bereichen Data Science, AI und Big Data und Python. So stärkst du deine Handlungssicherheit für deine Rolle als Forschungsanalyst:in und kannst die Inhalte direkt in deinem Berufsalltag anwenden.