Datenvisualisierung + Scatterplot + Boxplot + Statistik
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der grafischen Darstellung von Daten. Sie umfasst Techniken zur Visualisierung von Zusammenhängen und Verteilungen, wobei Werkzeuge wie Python und Power BI zum Einsatz kommen.
Modul 1: Scatterplot - Visualisierung von Zusammenhängen in Datensätzen
Modul 2: Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
- Einsatz von Scatterplot zur Darstellung von Korrelation, Streuung und Struktur in Datenanalyse und Data Science Anwendungen.
- Analyse großer Datenmengen mit Scatterplot Analysis im Kontext von Big Data, Statistik und explorativen Visualisierungen.
- Techniken zur Erstellung mit Python, Power BI Visuals und Datenaufbereitung für interaktive Visualisierung von Beziehungen.
- Nutzung in Analyseprozessen: Scatterplot als Methode zur Interpretation und Strukturierung heterogener Datenquellen.
Boxplot - Verteilungen grafisch sichtbar machen
- Boxplot Statistik zur Darstellung von Streuung, Median und Ausreißern in strukturierter Datenanalyse und Visualisierung.
- Anwendung in Big Data Kontexten: Boxplot Analyse zur Mustererkennung in datenintensiven Visualisierungen und Data Science.
- Toolbasierte Umsetzung mit Power BI Boxplot, Python-Visualisierungen und datengetriebener Modellierung.
- Datenmengen visuell analysieren: Vergleich von Gruppen, Identifikation von Extremwerten und Ableitung statistischer Aussagen.
Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden die Erstellung und Interpretation von Scatterplots und Boxplots, um Datenbeziehungen und Verteilungen zu analysieren. Sie nutzen Python und Power BI im Kontext von Data Science und Big Data.