Python + Datenanalyse + Machine Learning + Statistik
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Nutzung von Python für Datenanalyse und Machine Learning. Teilnehmende lernen, Daten zu analysieren, zu visualisieren und automatisierte Prozesse zu erstellen. Zudem werden Machine Learning-Modelle entwickelt und in Business Analytics integriert.
Modul 1: Einführung in Python
Modul 2: Machine Learning mit Python in datengetriebenen Anwendungen
Modul 3: Einführung in die Datenanalyse
Modul 4: Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
Modul 5: Statistik in Datenanalyse und Auswertung
!Einführung in Python
*Grundlagen der Python-Programmierung: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen und erste Schritte mit der Python Programmiersprache.
*Datenanalyse mit Python: Daten einlesen, aufbereiten und analysieren mit Pandas, NumPy und Anwendung statistischer Methoden.
*Visualisierung mit Python: Darstellung von Daten mit Matplotlib & Seaborn, Einsatz von Boxplot, Histogramm und weiteren Diagrammtypen.
*Automatisierung & Webscraping: Python-Skripte zur Datenextraktion, REST API-Anbindung und Webscraping für datengestützte Projekte.
!Machine Learning mit Python in datengetriebenen Anwendungen
*ML mit Python umsetzen: Entwicklung von Modellen auf Basis von Datenanalyse, Programmierung und python machine learning Frameworks.
*Modelltraining mit Tools: Anwendung von Scikit-learn, NumPy und Pandas zur Modellbildung, Evaluation und Datenaufbereitung.
*Visualisierung von Ergebnissen: Einsatz von Plotly, Boxplot-Statistik und data visualization im Rahmen explorativer Analyse.
*ML-Skripte in BI-Prozessen: Integration von Python Power BI Skript und REST API Python in Analyseumgebungen und Big Data Systems.
!Einführung in die Datenanalyse
*Grundlagen der Datenanalyse: Einführung in Statistik, Datenanalyse-Methoden, Datenkompetenz und datengetriebene Entscheidungsfindung.
*Arbeiten mit Power BI & SQL: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Pivot-Tabellen und Power BI-Visualisierungen zur Analyse.
*Berufsfeld Data & Analytics: Einblick in Data Analyst, Business Analyst und Data Scientist Quereinstieg mit relevanten Tools und Skills.
*Von Daten zu Insights: Anwendung von Data Storytelling, Boxplot, Histogramm & Datenauswertung für datenbasierte Geschäftsstrategien.
!Datenaufbereitung im Kontext von Business Analytics
*Aufbereitung betrieblicher Daten: Einsatz von Analysemethoden zur strukturierten Datenbearbeitung mit Power BI Grundlagen.
*Reporting mit Power BI Bericht: Integration aufbereiteter Daten in Dashboards zur Nutzung durch Datenanalysten und Business Analysten.
*Pivotanalyse und Statistik: Nutzung statistischer Methoden zur Verdichtung und Visualisierung von Datenquellen im Analyseprozess.
*Big Data Methoden: Strukturierung großer Datenbestände zur Anwendung in digitalen Analyseumgebungen und Power BI Schulung.
!Statistik in Datenanalyse und Auswertung
*Verfahren und Konzepte: Einsatz statistischer Methoden zur Auswertung von Datenquellen, Datenmengen und Analyseprozessen.
*Datenverteilung verstehen: Nutzung von Histogramm, Boxplot und Scatterplot zur Darstellung statistischer Zusammenhänge und Muster.
*Anwendung im Analyseumfeld: Statistik als Bestandteil von Datenanalyse, Big Data Analyse und Business Analytics.
*Verknüpfung mit Tools: Einsatz von Pivot-Tabellen, Datenquellen und Power BI zur statistischen Datenauswertung und Interpretation.
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python für Datenanalysen und Machine Learning zu nutzen. Sie beherrschen Tools wie Pandas, NumPy und Power BI zur Analyse und Visualisierung in datengetriebenen Projekten.