Überblick über Datenanalyse mit Python und SQL
- Lernen Sie die Wichtigkeit von SQL und Python in der Datenanalyse kennen
- Erforschen Sie die Speicherung und das Abrufen strukturierter Daten durch Datenbanken
- Entdecken Sie die Nutzung von Python und SQL für Datenverarbeitung und Automatisierung
SQL: Extraktion und Bearbeitung von Daten
- Führen Sie Abfragen wie SELECT, WHERE, JOIN und GROUP BY aus
- Nutzen Sie Aggregationen und Fensterfunktionen zur Analyse von Datensätzen
- Erhöhen Sie die Abfragegeschwindigkeit durch Performance-Optimierung
Integration von Python mit SQL-Datenbanken
- Richten Sie Datenbankverbindungen in Python ein
- Arbeiten Sie mit SQLite, MySQL und PostgreSQL in Python
- Automatisieren Sie Abfragen und Datenabrufe mithilfe von Python-Skripten
Datenbereinigung und -verarbeitung mit SQL und Python
- Verwalten Sie fehlende Daten und Duplikate in Datensätzen
- Nutzen Sie SQL und Pandas zur Datenvorbereitung
- Konvertieren Sie Rohdaten zu analysefähigen Formaten
Visuelle Datenanalyse mit Python
- Führen Sie statistische Analysen und Aggregationen mit Python durch
- Verwenden Sie Matplotlib und Seaborn zur Erstellung von Visualisierungen
- Generieren Sie Berichte aus SQL-Daten
Datenpipeline-Automatisierung mit Python und SQL
- Automatisieren Sie Datenbankabfragen und Verarbeitungen mit Python
- Implementieren Sie ETL-Prozesse für mehrere Datenquellen
- Entwickeln Sie automatisierte Berichte und Dashboards
Praktische Projekte zur Datenanalyse
- Bearbeiten Sie reale Datensätze mit Python und SQL
- Erstellen Sie Analyse-Workflows mit Python und Datenbanken
- Entwickeln Sie vollständige Projekte zur Datenextraktion und -berichterstattung