Visualisierung entscheidet maßgeblich darüber, wie analytische Befunde im Unternehmen aufgenommen werden. Für Data Scientist:innen ist die Kombination aus pandas und matplotlib ein zentrales Werkzeug. Der Kurs erweitert diese Werkzeugkette um Power BI als Berichtsumgebung und stellt einen Bezug zur strategischen KI-Nutzung her.


!Kursinhalt


!1. Visualisierung mit pandas und matplotlib
*Histogramme zur Verteilungsdarstellung
*Säulen- und Balkendiagramme für Vergleiche
*Streudiagramme für Zusammenhangsanalysen
*Kombinationen von Diagrammen umsetzen


!2. Statistische Diagramme und Modellprüfung
*Boxplots zur Verteilungsdiagnose
*Tortendiagramme für Anteilsdarstellungen
*Lineare und logistische Regression visualisieren
*Mittelwert, Median und Quartile darstellen


!3. Reporting in Power BI als Ergänzung
*Säulen-, Kreis- und Liniendiagramme im Berichtskontext
*Trendlinien und Korrelationen sichtbar machen
*DAX-Measures für Reporting-Kennzahlen
*Best Practices der Datenvisualisierung


!4. Visualisierung als Brücke zu KI-Initiativen
*Datenqualität visuell prüfen
*Governance-Anforderungen an veröffentlichte Berichte
*Use Cases für KI im Berichtswesen identifizieren
*Stakeholder-Kommunikation mit Visuals


!Berufliche Relevanz


*Schnelle Vermittlung analytischer Befunde
*Konsistenz zwischen Python-Plots und BI-Berichten
*Visuelle Belege für Modellentscheidungen
*Beitrag zur unternehmensweiten Datenkultur