Grundlagen der Programmierung mit Python für die Datenanalyse:


  • Wichtige Python-Konzepte wie Variablen, Schleifen und Funktionen anwenden


  • Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und DataFrames effizient nutzen


  • Daten aus verschiedenen Quellen importieren und verarbeiten


Datenanalyse mit pandas und NumPy:


  • Daten bereinigen, filtern und strukturieren für weiterführende Analysen


  • Daten gruppieren und aggregieren zur Gewinnung relevanter Erkenntnisse


  • Effiziente Berechnungen und statistische Analysen mit NumPy durchführen


Datenvisualisierung mit matplotlib und seaborn:


  • Aussagekräftige Diagramme zur Veranschaulichung von Analyseergebnissen erstellen


  • Farben, Achsen und Skalierungen gezielt anpassen für bessere Lesbarkeit


  • Kombination verschiedener Visualisierungen zur umfassenden Datenpräsentation nutzen