Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein tiefgreifendes Wissen über Datenanalyse zu vermitteln und Kernkompetenzen für Datenanalyse und -visualisierung zu entwickeln. Sie umfasst Konzepte wie Datenbereinigung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, PowerBI, Tableau, fortgeschrittene Analysetechniken einschließlich linearer Regression, Clustering, SQL für große Datenmengen und Big Data, A/B-Tests, Python für Datenanalyse, Cloud-Datenbankverwaltung und Storytelling mit Daten.

Einführung in die Datenanalyse
  • Erfahren Sie, wie Python Big Data Analytics und Data Science-Workflows unterstützt.
  • Erkunden Sie die Bedeutung von Jupyter Notebooks für Python-basierte Analysen.
  • Verstehen Sie die Rolle von Listen, Zeichenketten und Python bei der Verwaltung großer Datensätze.
Python-Grundlagen für die Datenverarbeitung
  • Arbeiten Sie mit Listen, Zeichenketten und Wörterbüchern für eine effiziente Datenverarbeitung.
  • Verwenden Sie Python-Funktionen, um komplexe Datensätze zu bearbeiten und zu bereinigen.
  • Entwickeln Sie Automatisierungs-Workflows für sich wiederholende Datenanalyseaufgaben.
Verwendung von Jupyter Notebooks für Python
  • Richten Sie Jupyter Notebooks für interaktive Codierung und Analyse ein und arbeiten Sie damit.
  • Organisieren Sie Python-Skripte und visualisieren Sie Daten in der Notebook-Umgebung.
  • Erkunden Sie die Möglichkeiten von Jupyter zur Verwaltung und Präsentation großer Datensätze.
Big Data Analytics mit Python
  • Nutzen Sie Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und PySpark für Big Data-Aufgaben.
  • Verarbeiten, transformieren und analysieren Sie riesige Datensätze effizient.
  • Gewinnen Sie mit Python-Tools Erkenntnisse und visualisieren Sie Trends in Big Data.

Die Inhalte vertiefen Big Data mit Python, adressieren Big Data Analytics mit NumPy, Pandas und PySpark, SQL für Big Data und Visualisierung in PowerBI, Tableau und Jupyter Notebooks.