Python Programmieren für die Datenanalyse


  • Daten aus verschiedenen Quellen mit Python programmieren, importieren und bereinigen


  • Datenstrukturen wie Listen, Dictionaries und DataFrames effizient nutzen


  • Explorative Datenanalyse durchführen und statistische Zusammenhänge erkennen


Maschinelles Lernen mit Python programmieren


  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen mit gängigen Python-Bibliotheken anwenden


  • Regressions-, Klassifikations- und Clustering-Modelle mit Python programmieren und optimieren


  • Hyperparameter-Tuning nutzen, um die Modellleistung zu verbessern


Datenvisualisierung und Interpretation von Analyseergebnissen


  • Diagramme und Dashboards mit Python programmieren und visualisieren


  • Matplotlib und Seaborn zur Darstellung komplexer Datensätze verwenden


  • Datengetriebene Erkenntnisse verständlich kommunizieren und interpretieren