Teilnehmende erhalten einen fundierten Einblick in die Datenanalyse mit Python und den gezielten Einsatz der Bibliothek Pandas.

Dieser Kurs vermittelt praxisnahe Methoden zur Verarbeitung, Strukturierung und Auswertung umfangreicher Datenmengen.

Schwerpunkte der Datenanalyse mit Pandas
  • Die effiziente Nutzung der Pandas-Bibliothek steht im Fokus.
  • Daten laden, filtern, transformieren und visualisieren
  • Zentrale Schritte in datengetriebenen Analyseprozessen

Objektorientierte Programmierung (OOP)
  • Die OOP spielt eine wichtige Rolle bei der Strukturierung von Analyselösungen.
  • Gezielter Einsatz von Klassen, Objekten und Vererbung
  • Komplexe Datenanalyselösungen modular strukturieren und wiederverwendbar gestalten
  • Relevanz für größere Projekte im Bereich Data Science

Integration von SQL
  • Umgang mit SQL als Ergänzung zur Pandas-Datenanalyse
  • Integration relationaler Datenbanken in Arbeitsprozesse
  • Gezielte SQL-Abfragen schreiben und mit Python verknüpfen
  • Unterstützung präziser, datenbasierter Entscheidungen