- Lernen Sie die Python-Syntax, Datentypen und Kontrollstrukturen kennen
- Verstehen Sie die Rolle von Python bei der Datenmanipulation und -analyse
- Arbeiten mit Funktionen und modularer Programmierung zur Vorbereitung auf Data Science-Projekte
Einrichten von Python-Entwicklungsumgebungen
- Installieren und konfigurieren Sie Jupyter Notebooks und Anaconda
- Verwenden Sie Git für die Versionskontrolle in Data Science-Workflows
- Erkunden Sie Python-IDEs wie PyCharm und VS Code für effiziente Arbeitsabläufe
Datenmanipulation mit Python
- Arbeiten Sie mit Pandas für Datenverarbeitung, -filterung und -transformation
- Verwenden Sie NumPy für numerische Berechnungen und Matrixoperationen
- Führen Sie Datenbereinigung und Vorverarbeitung durch - essenziell für Data Science
Explorative Datenanalyse (EDA) mit Python
- Lernen Sie EDA-Techniken kennen, um Trends und Muster in Daten zu identifizieren
- Arbeiten Sie mit statistischen Funktionen für deskriptive Analysen
- Visualisieren Sie Daten mit Matplotlib und Seaborn für fundierte Data Science-Einblicke
Arbeiten mit strukturierten Daten mit Python
- Verstehen Sie die Grundlagen von relationalen Datenbanken und SQL-Integration
- Verwenden Sie Python, um mit CSV-, JSON- und Excel-Dateien zu interagieren
- Lernen Sie Datentransformations- und Aggregationstechniken kennen
Einführung in die Datenvisualisierung
- Erstellen Sie Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme und Heatmaps
- Passen Sie Visualisierungen mit Anmerkungen, Legenden und Beschriftungen an
- Entwickeln Sie interaktive Dashboards mit Plotly für Data Science-Reporting
Praktische Python-Datenwissenschaftsübungen
- Wenden Sie Python-Techniken auf reale Datensätze an
- Implementieren Sie Datenverarbeitung, -transformation und grundlegende statistische Analysen
- Arbeiten Sie an Mini-Projekten, um Ihre Data Science-Fähigkeiten mit Python zu vertiefen
Python spielt eine zentrale Rolle bei der Datenmanipulation und explorativen Datenanalyse in Data Science-Projekten.