Diese Online-Weiterbildung ist Ihr Einstieg in Python für die Datenanalyse im Kontext von Data Science, KI und künstlicher Intelligenz. Der Kurs richtet sich an angehende Datenanalysten und Datenwissenschaftler und konzentriert sich auf die Anwendung von Python zum Extrahieren, Bereinigen, Bearbeiten und Visualisieren von Daten, um daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Einführung in Data Science
  • Verstehen Sie die Integration von Python in KI- und Data-Science-Projekte
  • Erfahren Sie, wie datengesteuerte Entscheidungen durch Python-Skripte unterstützt werden
  • Entdecken Sie die Relevanz von Python für KI- und künstliche Intelligenz-Workflows
  • Entdecken Sie den Lebenszyklus von Data Science mit einem Python-first-Ansatz
  • Sehen Sie sich reale KI-Anwendungsfälle an, die auf Python-basierten Analysen basieren
Python-Grundlagen für die Analyse
  • Beherrschen Sie Datentypen, Schleifen und Bedingungen für Analyse-Workflows
  • Schreiben Sie benutzerdefinierte Funktionen und verstehen Sie die Modularität von Skripten
  • Verarbeiten Sie Dateien und automatisieren Sie Datenvorbereitungsaufgaben mit Python
  • Üben Sie Fehlerbehandlung und Logikaufbau für robuste Analysen
  • Entwickeln Sie sauberen, effizienten Code für wiederholbare KI-Aufgaben
Datenextraktion und -verarbeitung mit Python
  • Laden und transformieren Sie Daten mit Pandas und Numpy
  • Extrahieren Sie Datensätze aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken mit SQL
  • Bereinigen Sie unordentliche Daten: Behandeln Sie Nullwerte, Ausreißer und Duplikate
  • Wenden Sie Python für die Filterung, Aggregation und Formatierung von Daten an
  • Verwenden Sie integrierte Tools, um die Datenintegrität und -qualität sicherzustellen
Datenvisualisierung und Business Storytelling
  • Visualisieren Sie Trends mit Matplotlib und Seaborn in Python
  • Erstellen Sie Dashboards und Berichte für Stakeholder
  • Passen Sie Diagramme für die Kommunikation von Geschäftserkenntnissen an
  • Integrieren Sie visuelles Storytelling in AI/ML-Berichterstellungspipelines
  • Wenden Sie Best Practices in der Visualisierung für AI-fähige Datensätze an
Projekt zur Analyse realer Daten
  • Arbeiten Sie an einem Projekt, das eine End-to-End-Datenanalyse in Python umfasst
  • Implementieren Sie agile Prinzipien für die Planung und Aufgabenteilung
  • Präsentation Ihrer Datenergebnisse vor nicht-technischen Stakeholdern
  • Verwendung von Git und GitHub zur Dokumentation und Online-Zusammenarbeit
  • Einbeziehung von Feedback und Testen von Datenhypothesen mit Python-Tools

Python wird hier für die Automatisierung, Visualisierung und Datenaufbereitung in Projekten zur Datenanalyse und künstlichen Intelligenz eingesetzt.